A Proper version of Synthesis-based Sparse Audio Declipper

Methods based on sparse representation have found great use in the recovery of audio signals degraded by clipping. The state of the art in declipping has been achieved by the SPADE algorithm by Kiti\'c et. al. (LVA/ICA2015). Our recent study (LVA/ICA2018) has shown that although the original S-SPADE can be improved such that it converges significantly faster than the A-SPADE, the restoration quality is significantly worse. In the present paper, we propose a new version of S-SPADE. Experiments show that the novel version of S-SPADE outperforms its old version in terms of restoration quality, and that it is comparable with the A-SPADE while being even slightly faster than A-SPADE

Introducing SPAIN (SParse Audio INpainter)

A novel sparsity-based algorithm for audio inpainting is proposed. It is an adaptation of the SPADE algorithm by Kiti\'c et al., originally developed for audio declipping, to the task of audio inpainting. The new SPAIN (SParse Audio INpainter) comes in synthesis and analysis variants. Experiments show that both A-SPAIN and S-SPAIN outperform other sparsity-based inpainting algorithms. Moreover, A-SPAIN performs on a par with the state-of-the-art method based on linear prediction in terms of the SNR, and, for larger gaps, SPAIN is even slightly better in terms of the PEMO-Q psychoacoustic criterion

Restoration of signals with limited instantaneous value for the multichannel audio signal

Tato diplomová práce se zabývá rekonstrukcí saturovaného vícekanálového audio signálu pomocí metod založených na řídké reprezentaci signálu. V první části práce je popsána teorie clippingu u audio signálů a teorie řídké reprezentace signálů. V této části je obsažena také krátká rešerše současných rekonstrukčních algoritmů. Následně jsou představeny dva rekonstrukční algoritmy, které byly v rámci práce naprogramovány v prostředí Matlab. První z nich je algoritmus SPADE, „state-of-the-art“ pro rekonstrukci monofonních signálů, a druhým je od něj odvozený algoritmus CASCADE, navržený pro vícekanálové signály. Ve třetí části práce jsou oba algoritmy otestovány a porovnány pomocí objektivních ukazatelů SDR a PEAQ a pomocí subjektivního poslechového testu MUSHRA.This master’s thesis deals with the restoration of clipped multichannel audio signals based on sparse representations. First, a general theory of clipping and theory of sparse representations of audio signals is described. A short overview of existing restoration methods is part of this thesis as well. Subsequently, two declipping algorithms are introduced and are also implemented in the Matlab environment as a part of the thesis. The first one, SPADE, is considered a state- of-the-art method for mono audio signals declipping and the second one, CASCADE, which is derived from SPADE, is designed for the restoration of multichannel signals. In the last part of the thesis, both algorithms are tested and the results are compared using the objective measures SDR and PEAQ, and also using the subjective listening test MUSHRA.

Restoration of audio signals damaged by quantization

Táto práca sa zaoberá reštauráciou zvukových signálov poškodených kvantizáciou. V teoretickej časti je popísaná kvantizácia a dekvantizácia všeobecne, rôzne existujúce metódy dekvantizácie audio signálov a opis teórie riedkych reprezentácií signálov. Ďalšia časť sa zaoberá algoritmami pre rekonštrukciu signálu Douglas–Rachford, Chambolle–Pock, SPADEQ a ich implementáciou v programe MATLAB v nasledujúcej kapitole. V poslednej časti práce sú tieto algoritmy otestované pomocou objektívnych ukazovateľov SDR, PEMO-Q, PEAQ a subjektívneho posluchového testu MUSHRA.This master’s thesis deals with the restoration of audio signals damaged by quantization. The theoretical part starts with a description of quantization and dequantization in general, few existing methods of dequantization of audio signals and theory of sparse representations of signals are also presented. The next part introduces algorithms suitable for dequantization, specifically Douglas–Rachford, Chambolle–Pock, SPADEQ and implementation of these algorithms in MATLAB application in the next chapter. In the last part of this thesis, testing of reconstructed signals using the algorithms takes place and results are evaluated by objective measures SDR, PEMO-Q, PEAQ and subjective listening test MUSHRA.

Restoration of signals with limited instantaneous value using a psychoacoustic model

Diplomová práce se zabývá restaurováním zvukových signálů, které byly poškozeny clippingem. Mezi zde využité metody patří ty, které jsou založeny na řídkých reprezentacích signálů. V úvodu práce je vysvětlena problematika clippingu a zmíněn výčet již existujících metod, které řeší declipping, a na které tato práce navazuje. V další části je popsána nezbytná teorie týkající se řídkých reprezentací a teorie týkající se proximálních algoritmů, včetně konkrétních zástupců z této kategorie úloh řešících konvexní optimalizaci. Součástí této práce je algoritmus pro declipping implementovaný v prostředí Matlab. Metoda zvolená pro řešení této úlohy využívá Condatův algoritmus neboli Obecný proximální algoritmus pro konvexní optimalizaci a řeší minimalizaci součtu tří konvexních funkcí. Výsledkem je pět odlišných variant algoritmu, z nichž tři mají implementovaný také psychoakustický model za účelem dosažení lepších výsledků. Pro každou variantu bylo nalezeno optimální nastavení parametrů. Výsledky rekonstrukce jsou vyhodnoceny pomocí objektivních ukazatelů SDR a PEMO-Q a také pomocí subjektivního poslechového testu.The master's thesis deals with the restoration of audio signals that have been damaged by clipping. Used methods are based on sparse representations of signals. The introduction of the thesis explains the issue of clipping and mentions the list of already existing methods that solve declipping, which are followed by the thesis. In the next chapter, the necessary theory of sparse representations and the proximal algorithms is described, including specific representatives from the category of convex optimization problems. The thesis contains declipping algorithm implemented in Matlab software environment. Chosen method for solving the task uses the Condat algorithm or Generic proximal algorithm for convex optimization and solves minimization of sum of three convex functions. The result of the thesis is five versions of algorithm and three of them have implemented psychoacoustic model for results improvement. For each version has been found optimal setting of parameters. The restoration quality results are evaluated using objective measurements like SDR and PEMO-Q and also using subjective listening test.