Doplňování chybějících vzorků v audio signálu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. (člen) doc. RNDr. Jitka Dluhá, Ph.D. (člen) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (člen) PhDr. Jarmila Procházková, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Vítězslav Veselý, CSc. (člen) doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zbyněk Koldovský, Ph.D. - oponent (člen) prof. Ing. Jaroslav Polec, PhD. - oponent (člen)cs
but.jazykangličtina (English)
but.programElektrotechnika a komunikační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorRajmic, Pavelen
dc.contributor.authorMach, Václaven
dc.contributor.refereePolec,, Jaroslaven
dc.contributor.refereeKoldovský,, Zdeněken
dc.date.created2016cs
dc.description.abstractV oblasti zpracování signálů se v současné době čím dál více využívají tzv. řídké reprezentace signálů, tzn. že daný signál je možné vyjádřit přesně či velmi dobře aproximovat lineární kombinací velmi malého počtu vektorů ze zvoleného reprezentačního systému. Tato práce se zabývá využitím řídkých reprezentací pro rekonstrukci poškozených zvukových záznamů, ať už historických nebo nově vzniklých. Především historické zvukové nahrávky trpí zarušením jako praskání nebo šum. Krátkodobé poškození zvukových nahrávek bylo doposud řešeno interpolačními technikami, zejména pomocí autoregresního modelování. V nedávné době byl představen algoritmus s názvem Audio Inpainting, který řeší doplňování chybějících vzorků ve zvukovém signálu pomocí řídkých reprezentací. Zmíněný algoritmus využívá tzv. hladové algoritmy pro řešení optimalizačních úloh. Cílem této práce je porovnání dosavadních interpolačních metod s technikou Audio Inpaintingu. Navíc, k řešení optimalizačních úloh jsou využívány algoritmy založené na l1-relaxaci, a to jak ve formě analyzujícího, tak i syntetizujícího modelu. Především se jedná o proximální algoritmy. Tyto algoritmy pracují jak s jednotlivými koeficienty samostatně, tak s koeficienty v závislosti na jejich okolí, tzv. strukturovaná řídkost. Strukturovaná řídkost je dále využita taky pro odšumování zvukových nahrávek. Jednotlivé algoritmy jsou v praktické části zhodnoceny z hlediska nastavení parametrů pro optimální poměr rekonstrukce vs. výpočetní čas. Všechny algoritmy popsané v práci jsou na praktických příkladech porovnány pomocí objektivních metod odstupu signálu od šumu (SNR) a PEMO-Q. Na závěr je úspěšnost rekonstrukce poškozených zvukových signálů vyhodnocena.en
dc.description.abstractRecently, 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.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationMACH, V. Doplňování chybějících vzorků v audio signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.cs
dc.identifier.other95827cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/58311
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectŘídké reprezentaceen
dc.subjectinterpolace signálůen
dc.subjectproximální algoritmyen
dc.subjectrestaurace zvukuen
dc.subjectodšumování.en
dc.subjectSparse Representationscs
dc.subjectAudio Inpaintingcs
dc.subjectProximal Algorithmscs
dc.subjectAudio Restorationcs
dc.subjectDenoising.cs
dc.titleDoplňování chybějících vzorků v audio signáluen
dc.title.alternativeInpainting of Missing Audio Signal Samplescs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2016-06-24cs
dcterms.modified2016-06-24-12:37:18cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid95827en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 11:56:57en
sync.item.modts2025.01.15 18:40:32en
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 5
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
602.18 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Mach_posudok_Polec.pdf
Size:
189.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Mach_posudok_Polec.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Koldovsky_oponentsky posudek na DP_V_Mach.pdf
Size:
829.6 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Koldovsky_oponentsky posudek na DP_V_Mach.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_95827.html
Size:
3.11 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_95827.html
Download
Collections
2016