FRIDRICH, J. Zvyšování bitové hloubky audia pomocí rozkladu na harmonickou a transientní složku [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Pan Fridrich řešil úlohu dekvantizace (tj. zvyšování bitové hloubky) audia pomocí rozkladu signálu na harmonickou a transientní komponentu. Student se tématu věnoval průběžně a pravidelně konzultoval své pokroky či neúspěchy. Nenechal se odradit náročností tématu a nutností dostudovat pasáže z matematické optimalizace. Podařilo se mu splnit zadání, tj. adaptovat již publikovaný algoritmus na zmíněnou úlohu. Oceňuji angličtinu jakožto jazyk práce. Dobrou úroveň textu kazí nekonzistence značení (např. indexování 1, 2 versus h, t pro totéž; na druhou stranu, v původním článku mají autoři tentýž problém).
Student Ján Fridrich zpracoval bakalářskou práci na téma zvyšování bitové hloubky audia pomocí rozpadu na tranzientní a harmonickou složku. Práce je psaná v angličtině a od úvodu po závěr čítá 37 stran. Z formálního hlediska je práce na dobré úrovni, celkový dojem kazí jen drobné gramatické a typografické chyby (např. chybějící čárky, použití spojovníku namísto pomlček, špatného znaku pro uvozovky, atd.). Textové části bych vytknul také nedodržování zavedeného značení (např. kvantovaný signál je v práci značen pomocí horního indexu q, horního indexu Q i dolního indexu Q) a používání některých pojmů dříve, než jsou definovány. Rovnice (4.5a) chybně definuje vytvoření modulového spektra. Visuální stránku práce pak kazí nevyužití vektorové grafiky pro použité grafy. V praktické části pak student naimplementoval metodu mediánového filtrování pro rozpad na tranzientní a harmonickou složku, a především upravil metodu pro rozpad na tranzientní a harmonickou složku s využitím smíšených norem pro úlohu dekvantizace, kterou následně porovnává s jednoduchou metodou dekvantizace na bázi l1 minimalizace. Vlastní metoda je implementována pouze jako součást Matlab Live Scriptu a nikoliv jako samostatná funkce. Volba audiosignálů pro testování mi nepřijde příliš vhodná, především kvůli výpočetní náročnosti algoritmu, která je v práci několikrát zmiňována. Délky signálů se různí od 4 až po 28 sekund, což je pro účely testování zbytečně mnoho. V odevzdaném scriptu se vstupní signály ořezávají na 100000 vzorků (při vzorkovací frekvenci 48 kHz je to tedy něco přes 2 sekundy), avšak v textové části toto ořezání není zmíněno a není tedy jasné, zda byly výsledky spočítány na celých audiosignálech nebo pouze na prvních dvou sekundách. I přes výše uvedené nedostatky se jedná o kvalitní práci, kterou hodnotím stupněm 87/B.
eVSKP id 159253