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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Arthur Costa Serra

Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Arthur Costa Serra

Título da dissertação: Reconstrução de músicas altamente degradadas usando modelos de aprendizado profundo

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 \textit{Audio Inpainting}. Os métodos atuais de última geração para \textit{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 \textit{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.

Orientador:  Prof. Dr. Sérgio Colcher

Banca:

Prof. Dr. Julio Cesar Duarte

Prof. Dr. Edward Hermann Haeusler

Prof. Dr. Sergio Lifschitz

Acompanhe-nos pelo link: https://puc-rio.zoom.us/j/97813956133?pwd=Z2hLY0JNVTFiRXo3dkJVSkRMa0JVQT09