Bayes meets Bach: applications of Bayesian statistics to audio restoration

• Autor(a) principal: Carvalho, Hugo Tremonte de
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/6444
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Engenharia elétrica; Restauração de áudio

Distorções não-lineares podem aparecer em sinais de áudio desde o momento da sua gravação até a posterior reprodução: equipamentos precários ou operados de maneira indevida, mídias fisicamente degradadas e baixa qualidade dos aparelhos de reprodução são somente alguns exemplos onde não-linearidades podem aparecer de modo natural. Outro defeito bastante comum em gravações antigas são os pulsos longos, em geral causados pela reprodução de discos com arranhões muito profundos ou fitas magnéticas severamente degradadas. Tais defeitos são caracterizados por uma descontinuidade inicial na forma de onda, seguida de um transitório de baixa frequência e longa duração. Em ambos os casos, artefatos auditivos podem ser criados, causando assim uma experiência ruim para o ouvinte. E importante então desenvolver técnicas para mitigar tais efeitos, tendo como base somente uma versão do sinal degradado, de modo a recuperar o sinal original não degradado. Nessa tese são apresentadas técnicas para lidar com esses dois problemas: o problema de restaurar gravações corrompidas com distorções não-lineares é abordado em um contexto bayesiano, considerando tanto modelos autorregressivos quanto de esparsidade no domínio da DCT para o sinal original, bem como por uma solução determinística também em usando esparsidade; para a supressão de pulsos longos, uma abordagem paramétrica é revisitada, junto com o acréscimo de um eficiente procedimento de inicialização, sendo também apresentada uma abordagem não-paramétricausando processos gaussianos.