Extracció cega d'efectes de la guitarra
Autor: | González Comalada, Laura |
---|---|
Přispěvatelé: | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions, Leibniz Universität Hannover, Hernando Pericás, Francisco Javier, Hinrichs, Reemt |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: |
redes neuronales
Sound-waves Neural Networks Ones sonores Modulació digital Signal theory (Telecommunication) análisi de sonido Neural networks (Computer science) Senyal Teoria del (Telecomunicació) Digital modulation Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la parla i del senyal acústic [Àrees temàtiques de la UPC] Xarxes neuronals (Informàtica) procesamiento de audios Mel Frequency Cepstral Coefficients LSTM MFCCs |
Popis: | In this work, a study has been carried out on the behaviour of MFCCs when distortion is applied to a signal. Subsequently, the conclusions drawn from the study have been used to customise an LSTM network to allow the implementation of a module that implements on a set of signals without distortion, an effect similar to the one that previously, and of which the module has no information, had been applied to another set of signals, namely distortion based on hard-clipping. En aquest treball, un estudi sobre el comportament dels MFCCs quan s'aplica distorsió a una senyal s'ha portat a terme. La distorsió en el cas d'aquest estudi s'aplica mitjançant el mètode de hard-clipping. Conseqüentment les conclusions obtingudes d'aquest estudi han estat utilitzades per a customitzar la funció de pèrdua de la xarxa LSTM, que implementa a un set de senyals sense distorsió, un efecte similar a la pròpia de les senyals que s'utilitzen per a l'entrenament de la xarxa. En este trabajo, un estudio sobre el comportamiento de los MFCCs cuando se aplica distorsión a una señal se ha llevado a cabo. La distorsión en el caso de este estudio se aplica mediante el método de hard-clipping. Las conclusiones obtenidas de este estudio han sido utilizadas para customitzar la función de pérdida de la red LSTM, que implementa a un set de señales sin distorsión, un efecto similar a la propia de las señales que se utilizan para el entrenamiento de la red. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |