| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Neironu tīklu pielietošanas izpēte reāllaika skaņas kropļojumu mazināšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on the Application of Neural Networks for Real-Time Reduction of Distortion in Audio Signals |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Sergejs Paršutins |
| Recenzents |
Ilze Bērziņa |
| Anotācija |
Nelineārie kropļojumi ievērojami samazina skaļruņu skaņas kvalitāti, un trūkst
vienkāršu un efektīvu metožu, kā tos kompensēt. Šī bakalaura darba ietvaros tika pētīta
neironu tīklu pielietošana skaļruņu nelineāro kropļojumu samazināšanai, kā arī
apskatītas to implementācijas iespējas reāllaikā. Tika izveidota datu kopa, izmantojot
autora veidotu mūzikai līdzīgu signālu, ierakstot to ar mikrofonu telpas apstākļos, kas
tika izmantots neironu tīklu apmācībai. Tika noskaidrots, ka piemērotākās neironu tīklu
arhitektūras šim uzdevumam ir laika aiztures neironu tīkli (Time delay neural network,
TDNN) un WaveNet. Šajā darbā tika izmantota vienkārša 2 slāņu TDNN arhitektūra,
un apmācītas vairākas implementācijas, kas tika salīdzinātas pēc MTND un SNLD,
nelineāro kropļojumu analīzes metodēm. Labākā TDNN implementācija sniedza 0.31
dB nelineāro kropļojumu kompensāciju pēc MTND, toties 0.48% augstāku kropļojumu
daudzumu pēc SNLD analīzes. Balstoties uz šī darba rezultātiem, šī metode ir
realizējama ar DSP reāllaika sistēmās, savukārt ir nepieciešami turpmāki pētījumi, lai
sniegtu nozīmīgu nelineāro kropļojumu daudzuma samazinājumu. Šī darba kopējai
apjoms ir 50 lapaspuses, tajā ir 22 attēli un 5 tabulas. |
| Atslēgas vārdi |
NEIRONU TĪKLI, NELINEĀRIE SKAŅAS KROPĻOJUMI, AUDIO PRIEKŠAPSTRĀDE |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
NEURAL NETWORKS, NONLINEAR DISTORTION, AUDIO PREDISTORTION |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2025 16:39:43 |
