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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: RECONSTRUÇÃO DE MÚSICAS ALTAMENTE DEGRADADAS USANDO MODELOS DE APRENDIZADO PROFUNDO Autor: ARTHUR COSTA SERRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 60905
Catalogação: 21/10/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60905@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60905@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60905
Resumo:
Título: RECONSTRUÇÃO DE MÚSICAS ALTAMENTE DEGRADADAS USANDO MODELOS DE APRENDIZADO PROFUNDO Autor: ARTHUR COSTA SERRA
Nº do Conteudo: 60905
Catalogação: 21/10/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60905@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60905@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60905
Resumo:
A degradação da qualidade do áudio pode ter muitas causas. Para
aplicações musicais, esta fragmentação pode levar a experiências altamente
desagradáveis. Algoritmos de restauração podem ser empregados para
reconstruir partes do áudio de forma semelhante à reconstrução da imagem,
em uma abordagem chamada Audio Inpainting. Os métodos atuais de
última geração para Audio Inpainting cobrem cenários limitados, com janelas
de intervalo bem definidas e pouca variedade de gêneros musicais. Neste
trabalho, propomos um método baseado em aprendizado profundo para
Audio Inpainting acompanhado por um conjunto de dados com condições de
fragmentação aleatórias que se aproximam de situações reais de deficiência.
O conjunto de dados foi coletado utilizando faixas de diferentes gêneros
musicais, o que proporciona uma boa variabilidade de sinal. Nosso melhor
modelo melhorou a qualidade de todos os gêneros musicais, obtendo uma
média de 13,1 dB de PSNR, embora tenha funcionado melhor para gêneros
musicais nos quais os instrumentos acústicos são predominantes.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
