Efektivní implementace metod pro rekonstrukci poškozených audiosignálů
Loading...
Date
Authors
Csiba, Hajnalka
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
ORCID
Abstract
Tato bakalářská práce se zaobírá s restaurací audiosignálů, které na známých místech obsahují neznáme vzorky, s použitím dvou algoritmů. První z nich je Jannsenův algoritmus a druhá je metoda založená na faktorizaci nezáporných matic. Janssenův algoritmus je založen na principu autoregresního modelu. Restaurace vzorků se provádí tak, aby obnovený signál co nejlépe odpovídal předpokládanému modelu. Algoritmus založený na faktorizaci nezáporných matic se používá k rozkladu frekvenčního spektrogramu signálu jako součinu nezáporných matic.
This bachelor's thesis deals with the restoration of audio signals containing unknown samples at known locations using two algorithms. The first is the Janssen algorithm and the second is a method based on non-negative matrix factorization. Janssen algorithm is built on the principle of the autoregressive model. The restoration of the samples is performed in such a way that the restored signal matches the predicted model as precisely as possible. The algorithm based on non-negative matrix factorization is used to decompose the frequency spectrogram of the signal as the product of non-negative matrices.
This bachelor's thesis deals with the restoration of audio signals containing unknown samples at known locations using two algorithms. The first is the Janssen algorithm and the second is a method based on non-negative matrix factorization. Janssen algorithm is built on the principle of the autoregressive model. The restoration of the samples is performed in such a way that the restored signal matches the predicted model as precisely as possible. The algorithm based on non-negative matrix factorization is used to decompose the frequency spectrogram of the signal as the product of non-negative matrices.
Description
Keywords
Audiosignál , autoregresní proces , odhad chybějících vzorků , Janssen , faktorizace nezáporných matic , Fourierova transformace , spektrogram , soustava lineárních rovnic , paralelizace. , Audio signal , autoregressive process , estimation of missing samples , Janssen , non-negative matrix factorization , Fourier transform , spectrogram , system of linear equations , parallelization.
Citation
CSIBA, H. Efektivní implementace metod pro rekonstrukci poškozených audiosignálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Zvuková technika
Comittee
prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. (předseda)
Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radim Číž, Ph.D. (člen)
Ing. Štěpán Miklánek, Ph.D. (člen)
Ing. Václav Mach, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Otázky oponenta:
1) Z jakého důvodu jste při srovnávání přesnosti metod vzala jako referenční zrovna 'mldivide'? V práci jsem nenašel informaci, že byste nějak ověřila, že tato metoda poskytuje nejpřesnější výsledky.
2) Využila jste někde tzv. function handle, který uvádíte jako jednu z možností zrychlení výpočtů na str. 30?
Doplňující otázky komise:
Opravdu jste metody testovala pouze na jednom testovacím signálu? Jaký druh testovacího signálu jste zvolila?
Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena