Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Restoration of audio recordings : impulsive noise removing
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule zostało przedstawione zagadnienie restauracji nagrań dźwiękowych w aspekcie usuwania zakłóceń impulsowych. Ponadto zamieszczono krótki przegląd oprogramowania przydatnego w restauracji nagrań dźwiękowych.
This paper presents problems of audio recordings restoration, especially impulsive noise suppression. Additionally, short review of computer programs for audio restoration was included.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
85--95
Opis fizyczny
Bibliogr. 29 poz., wykr.
Twórcy
autor
- Zakład Automatyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa
Bibliografia
- [1] Barnwell T.P., Recursive Windowing for Generating Autocorrelation Coefficients for LPC Analysis, IEEE Trans. ASSP, Vol. 29, no. 5, 1981, pp. 1062-1066.
- [2] Biscainho L.W.P., Diniz P.S.R., Esquel P.A.A., A Model for an ARMA Process Split in Sub-Bands, in Proc. 2000 IEEE Intern. Symposium on Circuits and Systems, vol. III, IEEE May 2000, pp. 97-100.
- [3] Biscainho L.W.P., Diniz P.S.R., Esquel P.A.A., ARMA Process in Sub-Bands with Application to Audio Restoration, Circuit and Systems, 2001 ISCAS, 2001 IEEE International Symposium on Volume 2, 6-9 May 2001, pp. 157-160.
- [4] Biliński J., Odnawianie starych nagrań dźwiękowych, Estrada i Studio, 2002-07.
- [5] Beerends J.G., Stemerding J.A., A perceptual audio quality measure based on a psychoacoustic sound representation, J.Audio Eng. Soc., vol. 40, Dec. 1992, pp. 963-978.
- [6] Cananza S., De Poli G., Mian G.A., Restoration of audio documents by means of Extended Kalman Filter, 2009 IEEE Intern. Draft.
- [7] Cocchi G., Uncini A., Subbands Audio Signal Recovering using Neural Nonlinear Prediction, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2001 IEEE International Conferrence, vol. 2, 7-11 May 2001, pp. 1289-1292.
- [8] Czyżewski A., Dźwięk cyfrowy. Wybrane zagadnienia teoretyczne, technologia, zastosowanie, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2001.
- [9] Czyżewski A., Learning Algorithms for Audio Signal Enhancement, Part 1: Neural Network Implementation for the Removal of Impulse Distortions, Journ. of Audio Engineering Society, vol. 45, No. 10, Oct. 1996, str. 815-831.
- [10] Godsill S.J., Rayner P.J.W., Frequency - Based Interpolation of Sampled Signals with Applications in Audio Restoration, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1993 IEEE International Conferrence, vol. 1, April 1993, 1993 IEEE Intern., pp. 209-212.
- [11] Godsill S.J., Rayner P.J.W., A Bayesian Approach to the Restoration of Degraded Audio Signals, 1995 IEEE Intern. IEEE Trans. On Speech and Audio Processing, vol. 3, No. 4, July 1995, pp. 267-268.
- [12] Godsill S.J., Rayner P.J.W., Robust Noise Modelling with Application to Audio Restoration, Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 1995, IEEE ASSP Workshop, Oct. 1995, pp. 143-146.
- [13] Grad L., Badania porównawcze zastosowania liniowego i nieliniowego modelu predykcji w analizie sygnału mowy, Biuletyn IAiR, nr 10, 1999.
- [14] Heines R., Cyfrowe przetwarzanie dźwięku, Mikom, Warszawa, 2002.
- [15] Kauppinen I., Roth K., Improved Noise Reduction In Audio Signals Using Spectral Resolution Enhancement With Time- Domain Signal Extrapolation, 2005 IEEE intern., IEEE Trans. On Speech and Audio Processing, Vol. 13, No 6, November 2005.
- [16] Kwiatkowski W., Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Warszawa, 2001.
- [17] Lin H., Godsill S., The Multi-channel AR Model for Real-time Audio Restoration, 2005 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, Oct. 2005, pp. 335-338.
- [18] Lloyd R.G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, Warszawa, 2000.
- [19] Lu L., Mao Y., Wenyin L., Zhang H.J., Audio Restoration by Constrained audio Texture Synthesis, Multimedia and Expo, 2003 ICME. Proceedings. International Conference, July 2003, vol. 3, pp. 405-408.
- [20] O Ruanaidh J.J.K., Fitzgerald W.J., Interpolation of missing Samales for audio restoration, IEE Electronic Letters, April 1994, Vol. 30, No. 8, pp. 622-623.
- [21] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000.
- [22] Papulis A., Probability, Random Variables and Stochastic Processes, section 10.4, New York, USA: McGraw-Hill, 3 ed., 1991 {model arma – źródło}, pp. 332-336.
- [23] Przedwzmacniacz gramofonowy RIAA, Elektronika dla Wszystkich, 2003-10.
- [24] Seng K.P., Hui L.E., Ming T.K., Multimedia Signal Processing Using AI, Communications, APPC 2003 Asia-Pacific Conference, Vol. 2, pp. 825-829.
- [25] Scott H.R.R., Wilson R., A Multiresolution Audio Restoration Algorithm, Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 1995. IEEE ASSP Workshop, Oct. 1995, IEEE Intern., pp. 151-154.
- [26] Scott H.R.R., Wilson R., Multiresolution Techniques in Audio Restoration, PhD thesis, Department of Computer Science, The University of Warwick, UK, March 1995.
- [27] Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996.
- [28] Vaseghi S.V., Rayner P.J., The Effects of Non-Stationary Signal Characteristics on The Performance of Adaptive Audio Restoration Systems, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1989, ICASP-93, 1993 IEEE International Conference, vol. 1, April 1993, pp. 209-212.
- [29] Vaseghi S.V., Algorithms for Restoration of Archived Gramophone Recordings, PhD thesis, University of Cambridge, 1988.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA0-0044-0021