|
| |
|
|
Audio signal modelling using neural networks
Pešán, Michele ; Ištvánek, Matěj (referee) ; Miklánek, Štěpán (advisor)
Neuronové sítě vycházející z architektury WaveNet a sítě využívající rekurentní vrstvy jsou v současnosti používány jak pro syntézu lidské řeči, tak pro „black box“ modelování systémů pro úpravu akustického signálu – modulační efekty, nelineární zkreslovače apod. Úkolem studenta bude shrnout dosavadní poznatky o možnostech využití neuronových sítí při modelování akustických signálů. Student dále implementuje některý z modelů neuronových sítí v programovacím jazyce Python a využije jej pro natrénování a následnou simulaci libovolného efektu nebo systému pro úpravu akustického signálu. V rámci semestrální práce vypracujte teoretickou část práce, vytvořte zvukovou databázi pro trénování neuronové sítě a implementujte jednu ze struktur sítí pro modelování zvukového signálu. Neuronové sítě jsou v průběhu posledních let používány stále více, a to víceméně přes celé spektrum vědních oborů. Neuronové sítě založené na architektuře WaveNet a sítě využívající rekurentních vrstev se v současné době používají v celé řadě využití, zahrnující například syntézu lidské řeči, nebo napřklad při metodě "black-box" modelování akustických systémů, které upravují zvukový signál (modulačí efekty, nelineární zkreslovače, apod.). Tato akademická práce si dává za cíl poskytnout úvod do problematiky neuronových sítí, vysvětlit základní pojmy a mechanismy této problematiky. Popsat využití neuronových sítí v modelování akustických systémů a využít těchto poznatků k implementaci neuronových sítí za cílem modelování libovolného efektu nebo zařízení pro úpravu zvukového signálu.
|
|
|
Audio signal modelling using neural networks
Pešán, Michele ; Ištvánek, Matěj (referee) ; Miklánek, Štěpán (advisor)
Neuronové sítě vycházející z architektury WaveNet a sítě využívající rekurentní vrstvy jsou v současnosti používány jak pro syntézu lidské řeči, tak pro „black box“ modelování systémů pro úpravu akustického signálu – modulační efekty, nelineární zkreslovače apod. Úkolem studenta bude shrnout dosavadní poznatky o možnostech využití neuronových sítí při modelování akustických signálů. Student dále implementuje některý z modelů neuronových sítí v programovacím jazyce Python a využije jej pro natrénování a následnou simulaci libovolného efektu nebo systému pro úpravu akustického signálu. V rámci semestrální práce vypracujte teoretickou část práce, vytvořte zvukovou databázi pro trénování neuronové sítě a implementujte jednu ze struktur sítí pro modelování zvukového signálu. Neuronové sítě jsou v průběhu posledních let používány stále více, a to víceméně přes celé spektrum vědních oborů. Neuronové sítě založené na architektuře WaveNet a sítě využívající rekurentních vrstev se v současné době používají v celé řadě využití, zahrnující například syntézu lidské řeči, nebo napřklad při metodě "black-box" modelování akustických systémů, které upravují zvukový signál (modulačí efekty, nelineární zkreslovače, apod.). Tato akademická práce si dává za cíl poskytnout úvod do problematiky neuronových sítí, vysvětlit základní pojmy a mechanismy této problematiky. Popsat využití neuronových sítí v modelování akustických systémů a využít těchto poznatků k implementaci neuronových sítí za cílem modelování libovolného efektu nebo zařízení pro úpravu zvukového signálu.
|
|
| |
guest ::
