Audio declipping performance enhancement via crossfading

Some audio declipping methods produce waveforms that do not fully respect the actual process of clipping and allow a deviation on the reliable samples. This article reports what effect on perception it has if the output of such “inconsistent” methods is pushed towards “consistent” solutions by postprocessing. We first propose a simple sample replacement method, then we identify its main weaknesses and propose an improved variant. The experiments show that the vast majority of inconsistent declipping methods significantly benefit from the proposed approach in terms of objective perceptual metrics. In particular, we show that the SS PEW method based on social sparsity combined with the proposed method performs comparable to top methods from the consistent class, but at a computational cost of one order of magnitude lower

Multiple Hankel matrix rank minimization for audio inpainting

Sasaki et al. (2018) presented an efficient audio declipping algorithm, based on the properties of Hankel-structured matrices constructed from time-domain signal blocks. We adapt their approach to solve the audio inpainting problem, where samples are missing in the signal. We analyze the algorithm and provide modifications, some of them leading to an improved performance. Overall, it turns out that the new algorithms perform reasonably well for speech signals but they are not competitive in the case of music signals

Restoration of missing audio signal samples using a psychoacoustic model

Táto bakalárska práca sa zaoberá rekonštrukciou krátkeho úseku poškodeného zvukového signálu. Signál reprezentujeme ako riedky vektor pomocou diskrétnej Gaborovej transformácie. Na rekonštrukciu sú využité nástroje konvexnej optimalizácie. Je riešená optimalizačná úloha pomocou Douglasovho—Rashfodovho a Chambollovho—Pockovho algoritmu. Do algoritmov je zapojený psychoakustický model, ktorý by mal zlepšiť objektívne parametre zrekonštruovaného signálu. Porovnanie je realizované objektívnou metódou SDR, PEMO-Q a taktiež subjektívne.This bachelor thesis deals with the reconstruction of short-time damaged audio signal. The signal is represented by sparse signal representation using discrete Gabor transform. Convex optimalization tools are used for the reconstruction. The optimalization problem is solved using the Douglas—Rachford and Chambolle—Pock algorithm. Psychoacoustic model is involved in algorithm to obtain better results in objective metrics. The comparison is realised by an objective method SDR, PEMO-Q and also subjectively.

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.

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.