W referacie przedstawiono dwa algorytmy dedykowane redukcji pasożytniczych zniekształceń dźwięku spotykanych w optycznych ścieżkach dźwiękowych. Pierwszy algorytm umożliwia redukcję szerokopasmowego szumu w nagraniach fonicznych. Wykorzystano w nim psycho-akustyczny model słuchu oparty o miarę nieprzewidywalność sygnału (ang. Unpredictability Measure). Ocena jakości redukcji szumu została wykonana z wykorzystaniem metod inteligentnych....

Celem niniejszego rozdziału jest przedstawienie metodyki separacji dźwięków muzycznych bez informacji a priori o dźwiękach zawartych w muzycznym miksie. W pracy pokazano, że prawidłowo wytrenowana sztuczna sieć neuronowa (SNN)jest w stanie w sposób automatyczny poprawnie sklasyfikować dźwięki zawarte w zmiksowanym sygnale. Skuteczność klasyfikacji SNN jest porównywalna z oceną subiektywną ekspertów.

W artykule przedstawiono dwa algorytmy do rekonstruowania optycznych ścieżek dźwiękowych. Pierwszy z nich jest zastosowaniem miary nieprzewidywalności do obliczeń parametrów modelu psychoakustycznego stosowanego do redukowania szumów. Drugi stanowi precyzyjną procedurę oceny pasożytniczej modulacji częstotliwości, opartej na analizie składowych harmonicznych. Wyniki zastosowania obu wymienionych algorytmów są zawarte w artykule.