Robustní odšumování a dereverberace audia - Košina, Simon (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2022)
Cieľom tejto práce je vytvorenie modelu pre odšumovanie a dereverberáciu audio nahrávok pochádzajúcich z leteckej VHF komunikácie. Práca popisuje teoretické základy strojového učenia a rôzne architektúry neurónových sieti, ktoré sa v prípade podobných problémov často používajú. Nasleduje popis použitých nástrojov, implementácie a dátových sád. Posledné kapitoly sa venujú vykonaným experimentom, dosiahnutým výsledkom a nadväzujúcej práci.

The goal of this thesis was to create a speech enhancement and dereverberation model for audio recordings coming from aircraft VHF communication. First, the thesis covers some theoretical grounds of machine learning and types of neural networks commonly used in such scenarios. Following is a description of the used framework, datasets and the implementation itself. Last chapters are focused on the performed experiments and their evaluation. At the end we talk about the future work that can be done in order to further improve the achieved results.
Robust Audio Dereverberation and Denoising
Keywords: odstraňovanie šumu; strojové učenie; VHF komunikácia; GAN; generatívne neurónové siete; SpeechBrain; speech enhancement; machine learning; VHF communication; GAN; generative adversarial network; SpeechBrain