Aplikace metod učení slovníku pro Audio Inpainting - Ozdobinski, Roman (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2014)
Tato diplomová práce se zabývá metodami učení slovníku pro doplňování chybějících úseků ve zvukovém signálu. Jsou zde teoreticky rozebrány a prakticky využity algoritmy K-SVD a INK-SVD k učení slovníku. Tyto slovníky jsou následně aplikovány na rekonstrukce audio signálů metodou OMP (Orthogonal Matching Pursuit). Dále je zde navrhnutý algoritmus pro výběr stacionárních segmentů a jejich následné použití jako trénovací data pro K-SVD a INK-SVD. V praktické části práce je pozorována účinnost při výběru do trénovací množiny z celého signálu v porovnání s použitím algoritmu pro stacionární segmentaci. Byl také zkoumán vliv snížení vzájemné koherence na kvalitu rekonstrukce pro inkoherentní slovník. Vytvořenými skripty pro hromadné testování v prostředí Matlab je provedeno vzájemné porovnání uvedených metod na žánrově odlišených skladbách.

This diploma thesis discusses methods of dictionary learning to inpaint missing sections in the audio signal. There was theoretically analyzed and practically used algorithms K-SVD and INK-SVD for dictionary learning. These dictionaries have been applied to the reconstruction of audio signals using OMP (Orthogonal Matching Pursuit). Furthermore, there was proposed an algorithm for selecting the stationary segments and their subsequent use as training data for K-SVD and INK-SVD. In the practical part of thesis have been observed efficiency with training set selection from whole signal compared with algorithm for stationary segmentation used. The influence of mutual coherence on the quality of reconstruction with incoherent dictionary was also studied. With created scripts for multiple testing in Matlab, there was performed comparison of these methods on genre distinct songs.
Applications of Dictionary Learning Methods for Audio Inpainting
Keywords: K-SVD; INK-SVD; DCT; inkoherentní; stacionární; OMP; učení slovníku; inpainting; K-SVD; INK-SVD; DCT; incoherent; stationary; OMP; dictionary learning; inpainting