Návrh signálů pro modelování nelineárních systémů
Loading...
Date
Authors
Kuba, Michael
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Diplomová práce se zabývá trénovacími signály pro modelování nelineárních systémů pomocí hlubokého učení. Je zde popsán teoretický úvod k této problematice včetně úvodního popisu signálů a nelineárních zvukových zkreslovacích efektů. Cílem práce je navržení sady umělých trénovacích signálů, které mají sloužit k vytvoření modelů zkreslovacích kytarových efektů nebo elektronkových kytarových zesilovačů. Navržená sada umělých trénovacích signálů je poté zpracována kytarovými a baskytarovými efekty a pomocí rekurentní neuronové sítě jsou natrénovány jejich modely. Kvalita výsledných modelů je následně srovnána s kvalitou modelů vytvořených pomocí referenčního trénovacího signálu, složeného ze záznamů hry na elektrickou kytaru, a signálů z komerčně dostupných zařízení. Srovnání je provedeno dle objektivních metrik a subjektivního hodnocení pomocí poslechového testu MUSHRA.
This Master’s thesis is focused on training signals for nonlinear system modeling using deep learning. A theoretical introduction to the problem is described, including an initial description of signals and nonlinear distortion audio effects. The goal of the thesis is to design a set of artificial training signals for creating models of distortion guitar effects or tube guitar amplifiers. The designed set of artificial training signals is then processed, utilizing guitar and bass guitar effects, and using a recurrent neural network their models are trained. The quality of the resulting models is afterwards compared with the quality of the models trained with the help of a reference training signal, composed of electric guitar recordings, and signals from commercially available devices. The comparison is carried out in accordance to objective metrics and with subjective evaluation by the MUSHRA listening test.
This Master’s thesis is focused on training signals for nonlinear system modeling using deep learning. A theoretical introduction to the problem is described, including an initial description of signals and nonlinear distortion audio effects. The goal of the thesis is to design a set of artificial training signals for creating models of distortion guitar effects or tube guitar amplifiers. The designed set of artificial training signals is then processed, utilizing guitar and bass guitar effects, and using a recurrent neural network their models are trained. The quality of the resulting models is afterwards compared with the quality of the models trained with the help of a reference training signal, composed of electric guitar recordings, and signals from commercially available devices. The comparison is carried out in accordance to objective metrics and with subjective evaluation by the MUSHRA listening test.
Description
Citation
KUBA, M. Návrh signálů pro modelování nelineárních systémů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Zvuková produkce a nahrávání
Comittee
prof. Mgr. Pavel Rajmic, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. MgA. Mgr. Dan Dlouhý, Ph.D. (místopředseda)
PhDr. Aleš Dvořák (člen)
Dr. Ing. Libor Husník (člen)
Ing. Daniel Kováč (člen)
Ing. Václav Mach, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-05
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil diplomovou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky:
Co vás vedlo k tomu, že jste separátně nevyzkoušel různé druhy signálů? Proč jste nevytvořil více trénovacích datasetů pro zjištění chování systému pro dané vlastnosti použitých signálů?
Jaká byla výsledná architektura použité sítě (včetně popisu a důvodu přítomnosti jednotlivých vrstev) a její nastavení při trénování a inferenci?
Jaké další poslechové testy existují? Které z nich by se mohly hodit pro validaci problematiky modelování efektů a proč?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení