Declipping a dekvantizace audio signálů pomocí metod založených na řídkých reprezentacích
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Audio signály jsou náchylné k různým typům poškození, přičemž jedním z nejčastějších a nejproblematičtějších druhů poškození je clipping. Tato dizertační práce se zaměřuje na rekonstrukci zvukových signálů poškozených nelineárním zkreslením s hlavním zaměřením na declipping a dekvantizaci a popisuje vědecký přínos v této oblasti s využitím metod založených na řídké reprezentaci. První část dizertační práce se zabývá problematikou declippingu a představuje několik přístupů založených na řídkých reprezentacích signálů. Součástí je jak originální výzkum, tak i převzaté algoritmy, které však byly v rámci této práce reimplementovány nebo modifikovány. Kvalita výstupů rekonstrukčních algoritmů je vyhodnocena jak pomocí ukazatele SDR, tak i s využitím percepčně založených metrik. V další části se práce zaměřuje na zakomponování psychoakustiky do problému declippingu pomocí váhování transformačních koeficientů s třemi navrženými způsoby konstrukce vah. Je zde dokázáno, že při správně zvolených vahách je možné výrazně zlepšit kvalitu rekonstrukce a vyrovnat se tak nejlepším algoritmům při zachování nízké výpočetní náročnosti. V poslední části práce je pozornost je také věnována metodám umožňujícím odchylku ve spolehlivé části signálu. V tomto směru práce zkoumá percepční vliv prostého nahrazení těchto spolehlivých vzorků, identifikuje jeho hlavní nevýhody a následně představuje metody, které kompenzují negativní efekty způsobené tímto nahrazením. Je ukázáno, že s využitím těchto technik je možné bez významného navýšení výpočetní náročnosti výrazně zlepšit dosaženou kvalitu rekonstrukce. Vybrané algoritmy jsou rovněž aplikovány na problém audio dekvantizace. Součástí práce jsou repozitáře obsahující implementace všech představených metod.
Audio signals are susceptible to various types of quality degradation, with clipping being one of the most common and problematic distortions. This Thesis addresses the restoration of audio signals corrupted by nonlinear distortions and presents the contribution in the field of sparsity-based audio restoration algorithms, with the main focus on audio declipping and dequantization. The first part of the Thesis deals with the problem of audio declipping and presents several sparsity-based approaches, containing both the original research and adopted algorithms, which have been reimplemented or modified. The performance of the algorithms is evaluated using the Signal-to-Distortion ratio, as well as perceptually motivated metrics of sound quality. Then, attention is paid on incorporating psychoacoustic information into declipping by weighting the transform coefficients. Three possible constructions of the weights are presented and it is shown that with correctly chosen weights, it is possible to significantly improve the performance of the algorithms, which achieve state-of-the-art restoration quality with low computational complexity. Special focus is also paid on declipping methods that allow a deviation in the reliable part. In that direction, the Thesis studies the perceptual effects of plain replacement of the reliable samples, then identifies its main weaknesses and introduces methods to compensate the discovered negative effects. It is shown that using this technique, it is possible to enhance the performance of such declipping algorithms without a significant increase in computational complexity. Finally, selected declipping algorithms are adopted to the problem of audio dequantization. The Thesis is accompanied by repositories containing implementations of the presented methods.
Audio signals are susceptible to various types of quality degradation, with clipping being one of the most common and problematic distortions. This Thesis addresses the restoration of audio signals corrupted by nonlinear distortions and presents the contribution in the field of sparsity-based audio restoration algorithms, with the main focus on audio declipping and dequantization. The first part of the Thesis deals with the problem of audio declipping and presents several sparsity-based approaches, containing both the original research and adopted algorithms, which have been reimplemented or modified. The performance of the algorithms is evaluated using the Signal-to-Distortion ratio, as well as perceptually motivated metrics of sound quality. Then, attention is paid on incorporating psychoacoustic information into declipping by weighting the transform coefficients. Three possible constructions of the weights are presented and it is shown that with correctly chosen weights, it is possible to significantly improve the performance of the algorithms, which achieve state-of-the-art restoration quality with low computational complexity. Special focus is also paid on declipping methods that allow a deviation in the reliable part. In that direction, the Thesis studies the perceptual effects of plain replacement of the reliable samples, then identifies its main weaknesses and introduces methods to compensate the discovered negative effects. It is shown that using this technique, it is possible to enhance the performance of such declipping algorithms without a significant increase in computational complexity. Finally, selected declipping algorithms are adopted to the problem of audio dequantization. The Thesis is accompanied by repositories containing implementations of the presented methods.
Description
Citation
ZÁVIŠKA, P. Declipping a dekvantizace audio signálů pomocí metod založených na řídkých reprezentacích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (člen)
prof. Ing. Jaroslav Koton, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (člen)
RNDr. Lubor Přikryl (člen)
doc. Ing. Zbyněk Koldovský, Ph.D. - oponent (člen)
doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D., DSc. - oponent (člen)
Date of acceptance
2022-06-03
Defence
Disertant přesvědčivě a srozumitelně přednesl obsah své disertační práce a vyčerpávajícím způsobem odpověděl všechny otázky oponentů i členů komise.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení