|
|
Moderní restaurace audiosignálu s chybějícími úseky
Skyva, Pavel ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá moderní metodou restaurace audiosignálů s chybějícími úseky. Rekonstrukce je založena především na řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Douglas-Rachfordova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR).
|
|
|
Objektivní měření a potlačování šumu v hudebním signálu
Rášo, Ondřej ; Makáň, Florian (oponent) ; Krejčí, Jiří (oponent) ; Balík, Miroslav (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o objektivním měření a potlačování rušivého šumu na pozadí hudebního signálu. V této práci je navrhnut nový algoritmus pro objektivní měření slyšitelnosti tohoto typu šumu. Provedenými poslechovými testy bylo prokázáno, že tento nový algoritmus lépe predikuje slyšitelnost šumu na pozadí než stávající algoritmy. Výhodou navrženého algoritmu je skutečnost, že lze tento algoritmus využít i na obecný zvukový signál, kdy se hodnotí slyšitelnost jednoho zvuku na pozadí jiného. U tohoto typu signálu stávající algoritmy často selhávají. Dále je v této práci navrhnut nový způsob adaptivní segmentace pro dělení dlouhotrvajícího zvukového signálu na krátké segmenty s proměnlivou délkou. Bylo ukázáno, že při použití tohoto nového způsobu segmentace v systémech pro potlačení šumu na pozadí, má výstupní zvukový signál vyšší subjektivně vnímanou kvalitu než ostatní testované způsoby segmentace.
|
|
|
Moderní metody potlačování šumu v audiosignálu založené na fázi
Skyva, Pavel ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá moderními metodami potlačování šumu ve zvukovém signálu. Rekonstrukce audiosignálu ze zašuměných dat je realizována především za využití fázové informace signálu a její derivace. K rekonstrukci se také využívá tzv. řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Condatova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR) a stručně také pomocí subjektivního hodnocení.
|
|
|
Inpainting of Missing Audio Signal Samples
Mach, Václav ; Polec,, Jaroslav (oponent) ; Koldovský,, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Recently, sparse representations of signals became very popular in the field of signal processing. Sparse representation mean that the signal is represented exactly or very well approximated by a linear combination of only a few vectors from the specific representation system. This thesis deals with the utilization of sparse representations of signals for the process of audio restoration, either historical or recent records. Primarily old audio recordings suffer from defects like crackles or noise. Until now, short gaps in audio signals were repaired by interpolation techniques, especially autoregressive modeling. Few years ago, an algorithm termed the Audio Inpainting was introduced. This algorithm solves the missing audio signal samples inpainting using sparse representations through the greedy algorithm for sparse approximation. This thesis aims to compare the state-of-the-art interpolation methods with the Audio Inpainting. Besides this, l1-relaxation methods are utilized for sparse approximation, while both analysis and synthesis models are incorporated. Algorithms used for the sparse approximation are called the proximal algorithms. These algorithms treat the coefficients either separately or with relations to their neighbourhood (structured sparsity). Further, structured sparsity is used for audio denoising. In the experimental part of the thesis, parameters of each algorithm are evaluated in terms of optimal restoration efficiency vs. processing time efficiency. All of the algorithms described in the thesis are compared using objective evaluation methods Signal-to-Noise ratio (SNR) and PEMO-Q. Finally, the overall conclusion and discussion on the restoration results is presented.
|
|
|
Audio signal restoration using the Plug-and-Play method
Švento, Michal ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
The topic of this thesis is the reconstruction of a digital audio signal that is corrupted in two ways, sample dropout and added noise. The classical approach to solving these problems are convex optimization algorithms, which are based on the sparsity of the audio signal. In this thesis, we try a new Plug-and-Play method that embeds a deep network, the denoiser, into conventional algorithms and attempt to solve these two distinct problems using a single algorithm. At the end of the paper, the algorithms are implemented and tested with the most common metrics and these results are evaluated. Modern methods have shown us that they can be more variable in the choice of parameters and offer more balanced solutions.
|
|
|
Moderní metody potlačování šumu v audiosignálu založené na fázi
Skyva, Pavel ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá moderními metodami potlačování šumu ve zvukovém signálu. Rekonstrukce audiosignálu ze zašuměných dat je realizována především za využití fázové informace signálu a její derivace. K rekonstrukci se také využívá tzv. řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Condatova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR) a stručně také pomocí subjektivního hodnocení.
|
|
|
Moderní restaurace audiosignálu s chybějícími úseky
Skyva, Pavel ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá moderní metodou restaurace audiosignálů s chybějícími úseky. Rekonstrukce je založena především na řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Douglas-Rachfordova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR).
|
|
|
Inpainting of Missing Audio Signal Samples
Mach, Václav ; Polec,, Jaroslav (oponent) ; Koldovský,, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Recently, sparse representations of signals became very popular in the field of signal processing. Sparse representation mean that the signal is represented exactly or very well approximated by a linear combination of only a few vectors from the specific representation system. This thesis deals with the utilization of sparse representations of signals for the process of audio restoration, either historical or recent records. Primarily old audio recordings suffer from defects like crackles or noise. Until now, short gaps in audio signals were repaired by interpolation techniques, especially autoregressive modeling. Few years ago, an algorithm termed the Audio Inpainting was introduced. This algorithm solves the missing audio signal samples inpainting using sparse representations through the greedy algorithm for sparse approximation. This thesis aims to compare the state-of-the-art interpolation methods with the Audio Inpainting. Besides this, l1-relaxation methods are utilized for sparse approximation, while both analysis and synthesis models are incorporated. Algorithms used for the sparse approximation are called the proximal algorithms. These algorithms treat the coefficients either separately or with relations to their neighbourhood (structured sparsity). Further, structured sparsity is used for audio denoising. In the experimental part of the thesis, parameters of each algorithm are evaluated in terms of optimal restoration efficiency vs. processing time efficiency. All of the algorithms described in the thesis are compared using objective evaluation methods Signal-to-Noise ratio (SNR) and PEMO-Q. Finally, the overall conclusion and discussion on the restoration results is presented.
|
|
|
Objektivní měření a potlačování šumu v hudebním signálu
Rášo, Ondřej ; Makáň, Florian (oponent) ; Krejčí, Jiří (oponent) ; Balík, Miroslav (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o objektivním měření a potlačování rušivého šumu na pozadí hudebního signálu. V této práci je navrhnut nový algoritmus pro objektivní měření slyšitelnosti tohoto typu šumu. Provedenými poslechovými testy bylo prokázáno, že tento nový algoritmus lépe predikuje slyšitelnost šumu na pozadí než stávající algoritmy. Výhodou navrženého algoritmu je skutečnost, že lze tento algoritmus využít i na obecný zvukový signál, kdy se hodnotí slyšitelnost jednoho zvuku na pozadí jiného. U tohoto typu signálu stávající algoritmy často selhávají. Dále je v této práci navrhnut nový způsob adaptivní segmentace pro dělení dlouhotrvajícího zvukového signálu na krátké segmenty s proměnlivou délkou. Bylo ukázáno, že při použití tohoto nového způsobu segmentace v systémech pro potlačení šumu na pozadí, má výstupní zvukový signál vyšší subjektivně vnímanou kvalitu než ostatní testované způsoby segmentace.
|
host ::
RSS.