Forrás azonosítás és szétválasztás kevert audioanyagban

OData támogatás
Konzulens:
Firtha Gergely
Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

A szakdolgozatom témája a forrás azonosítás és szétválasztás problémája kevert audioanyag esetén, amely a digitális jelfeldolgozásnak jelenleg is kutatás alatt álló tématerülete. A bevezetés után bemutatom a manapság használatos audio keverési módszereket és az ebből adódó nehézségeket a források szeparálására nézve. Továbbá ismertetek néhány eljárást, amely alkalmas a feladat végrehajtására.

Részletesen kifejtem az Azimuth Discrimination and Resynthesis algoritmust, annak előnyeit és hátrányait, valamint megvalósíthatóságát és alkalmazhatóságának feltételeit különféle források használata esetén. Az időtartományi jelek szintézise a frekvenciatartományban zajlik, az átjárást a legtöbb esetben a közismert Fourier-transzformáció biztosítja. Az analízis alternatívájaként szokták a Wavelet-transzformációt megemlíteni és használni. Ennek bemutatása után összevetem a Fourier-eljárással, valamint kifejtem a vele kapcsolatos várakozásaimat.

Ezt követően a már implementált algoritmus kimeneteleit hasonlítom össze a kétféle transzformáció alkalmazása esetén és értékelem az eredményeket az előzetes remények figyelembevételével. A szakdolgozatot összegzés zárja, amelyben összefoglalom az eredményeket és kitekintést nyújtok a továbbfejlesztési lehetőségek, jövőbeli célok felé.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.