Metoda i system adaptacyjnego sterowania parametrami algorytmu syntezy niskich częstotliwości dźwięków muzycznych
Abstract
W ostatnich latach można zaobserwować bardzo wyraźny i systematyczny wzrost wykorzystywania urządzeń mobilnych jako środka do odtwarzania muzyki, czy odtwarzania filmów w dowolnych warunkach akustycznych. Ich użytkownicy oczekują przy tym jak najlepszych walorów brzmieniowych dźwięku. W niniejszej rozprawie zostały zaproponowane metody, mające na celu poprawę brzmienia urządzeń mobilnych w zakresie niskich częstotliwości i korekcji barwy sygnału muzycznego z uwzględnieniem gatunku muzycznego oraz warunków akustycznych panujących w pomieszczeniu. W pierwszej kolejności przeprowadzono przegląd sposobów korekcji niskich częstotliwości oraz korekcji barwy dźwięku. Przedstawiono przyczyny ograniczeń w zakresie przenoszenia niskich częstotliwości przez urządzenia mobilne i wprowadzanych zniekształceń w odtwarzanym dźwięku. Zaproponowano i przetestowano na kilku bazach muzycznych metodę automatycznego rozpoznawania gatunków muzycznych, której skuteczność w kontekście znanych w literaturze wyników można uznać za wysoką i wystarczającą dla celów przypisania utworu muzycznego do danego gatunku muzycznego. Wykorzystano szereg algorytmów uczących, oceniono ich skuteczność, a także możliwość ich zastosowania w zbudowanej aplikacji. W celu potwierdzenia skuteczności proponowanych algorytmów korekcji dźwięku przeprowadzono szereg testów odsłuchowych, w których słuchacze oceniali jakość zmian dokonanych w sygnale muzycznym. Przenalizowano warunki akustyczne panujące w przykładowych wnętrzach i zaproponowano metodę korekcji sygnału muzycznego za pomocą korektora graficznego uwzględniającego akustykę pomieszczenia, w którym muzyka jest odtwarzana. Otrzymane wyniki przeprowadzonych badań potwierdziły, że uwzględnienie klasyfikacji gatunków muzycznych i akustyki pomieszczeń w procesie poprawy brzmienia sygnałów muzycznych podnosi subiektywną jakość dźwięku, a zaproponowane metody poprawy brzmienia niskich częstotliwości i korekcji barwy są lepiej oceniane od dotychczas znanych i stosowanych algorytmów.
Author (1)
Cite as
Full text
- Publication version
- Accepted or Published Version
- License
- open in new tab
Keywords
Details
- Category:
- Thesis, nostrification
- Type:
- praca doktorska pracowników zatrudnionych w PG oraz studentów studium doktoranckiego
- Language:
- Polish
- Publication year:
- 2019
- Bibliography: test
-
- R. M. Aarts, E. Larsen , Efficient High-Frequency Bandwidth Extension of Music and Speech, 112 Audio Engineering Society Convention, Paper 5627, Munich, Germany, 2002
- R. M. Aarts, E. Larsen, Improving Perceived Bass and Reconstruction of High Frequencies for Band Limited Signals, Proc. IEEE Benelux Workshop on Model based Processing and Coding of Audio (MPCA- 2002), Leuven, Belgium, November 15, 2002
- L. Abanto, G. Kemper, J. Telles, A novel fuzzy logic-based metric for audio quality assessment: Objective audio quality assessment, CONATEL 2011, Catolica San Pablo, Arequipa, s. 1-10, 2011, DOI: 10.1109/CONATEL.2011.5958657 open in new tab
- M. Abe., Impairment of the Missing Fundamental Phenomenon in Individuals with Alzheimer's Disease: A Neuropsychological and Voxel- Based Morphometric Study, Dement. Geriatr. Cogn. Disord. Extra, t. 8, nr 1, s. 23-32, 2018, DOI: 10.1159/000486331 open in new tab
- Amazon.com: Amazon Music Unlimited, [Online], Dostępne na: https://www.amazon.com/gp/dmusic/promotions/AmazonMusicUnlimited [Dostęp: lipiec 2018]
- Y. Ando, Concert Hall Acoustics Based on Subjective Preference Theory, w Springer Handbook of Acoustics, T. D. Rossing, Red. New York, Springer New York, s. 351-386, 2007 open in new tab
- Y. Ando, Concert Hall Acoustics Based on Subjective Preference Theory, Springer Handbook of Acoustics, T. D. Rossing, Red. New York, Springer New York, s. 351-386, 2007 open in new tab
- Y. Ando, Opera House Acoustics Based on Subjective Preference Theory, t. 12, Tokyo, Springer Japan, 2015 open in new tab
- H. Arau-Puchades, U. Berardi, A Revised Sound Energy Theory Based on a New Formula for the Reverberation Radius in Rooms with Non- Diffuse Sound Field, Archive of Acoustics, t. 40, nr 1, s. 33-40, 2015 open in new tab
- M. Arora, S. Jang, H. Moon, Low Complexity Virtual Bass Enhancement Algorithm For Portable Multimedia Device, Audio Engineering Society Conference: 29th International Conference: Audio for Mobile and Handheld Devices, 2006
- Audioakustyka.org -Laboratorium Akustyki Fonicznej, [Online], Dostępne na: http://audioakustyka.org/ [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- AUDYSSEY MULTEQ EDITOR (aplikacja), [Online], Dostępne na: http://www.infoaudio.pl/artykul/1214,audyssey-multeq-editor-aplikacja, [Dostęp: sierpień 2018]
- M. Bai, C. Lin, Synthesis and Implementation of Virtual Bass System with a Phase-Vocoder Approach, t. 54, 2006
- J. G. Bazan, H. S. Nguyen, T. T. Nguyen, A. Skowron, J. Stepaniuk, Synthesis of Decision Rules for Object Classification, Incomplete Information: Rough Set Analysis, E. Orłowska, Red. Heidelberg: Physica-Verlag HD, s. 23-57, 1998, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3- 7908-1888-8_2 open in new tab
- J. G. Bazan, M. S. Szczuka, J. Wróblewski, A New Version of Rough Set Exploration System, w Rough Sets and Current Trends in Computing, t. 2475, J. J. Alpigini, J. F. Peters, A. Skowron, N. Zhong, Red. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, s. 397-404, 2002, DOI: http://link.springer.com/10.1007/3-540-45813-1_52 open in new tab
- S. Bedyńska, A. Brzezicka-Rotkiewicz, Statystyczny drogowskaz: praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, Warszawa, Wydawnictwo Szkoły Wyższej Psychologii Społecznej "Academica", 2007
- D. Ben-Tzur, M. Colloms, The Effect of MaxxBass Psychoacoustic Bass Enhancement on Loudspeaker Design, 2012
- Benward, Saker, Music: In Theory and Practice, 7. wyd., t. 1. 2003
- L. Beranek, Acoustics, New York, American Institute of Physics for the Acoustical Society of America, 1986 open in new tab
- W. Berry, Structural functions in music, New York, Dover, 1987
- G. Békésy, Experiments in Hearing, 1989
- K. Bodlund, On the use of the integrated impulse response method for laboratory reverberation measurements, J. Sound Vib., t. 56, nr 3, s. 341-362, 1978, DOI: 10.1016/S0022-460X(78)80152-7 open in new tab
- V. Bogdanov, C. Woodstra, S. T. Erlewine, All music guide: the definitive guide to popular music, 4th ed. San Francisco: Backbeat Books/All Media Guide, 2001 open in new tab
- J. Boksa, Analogowe układy elektroniczne, Warszawa, Wydawnictwo BTC, 2007
- B. E. Boser, I. M. Guyon, V. N. Vapnik, A training algorithm for optimal margin classifiers, Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory -COLT '92, Pittsburgh, Pennsylvania, United States, s. 144-152, 1992, DOI: 10.1145/130385.130401 open in new tab
- BS.1534-3 : Method for the subjective assessment of intermediate quality levels of coding systems, [Online], https://www.itu.int/rec/R-REC- BS.1534/en [Dostęp: październik 2018] open in new tab
- BS.1770: Algorithms to measure audio programme loudness and true- peak audio level, [Online], Dostępne na: https://www.itu.int/rec/R-REC- BS.1770 [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- Budowa ślimaka, [Online], Dostępne na: http://www.rci.rutgers.edu/~uzwiak/AnatPhys/Sensory_Systems.html [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- CATT-A Users' Page, [Online], Dostępne na: http://www.catt.se/users.htm [Dostęp: listopad 2018]
- S. Cecchi, E. Moretti, F. Piazza, A New Approach to Bass Enhancement Based on Prony's Method, 2007 15th International Conference on Digital Signal Processing, s. 535-538, 2007 open in new tab
- D. Chathuranga, L. Jayaratne, Automatic Music Genre Classification of Audio Signals with Machine Learning Approaches, GSTF J. Comput. JoC, t. 3, nr 2, 2013, DOI: 10.7603/s40601-013-0014-0 open in new tab
- K. Choi, G. Fazekas, M. Sandler, K. Cho, Convolutional recurrent neural networks for music classification, 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), New Orleans, LA, s. 2392-2396, 2017, DOI:10.1109/ICASSP.2017.7952585 open in new tab
- C. L. Christensen, G. Koutsouris, J. Gil, ODEON Room Acoustics Software, s. 224, 2015
- Co to jest deep learning i jak możemy go wykorzystać? [Online], Dostępne na: https://blog.edrone.me/pl/co-to-jest-deep-learning-i-jak- mozemy-go-wykorzystac/ [Dostęp: wrzesień 2018] open in new tab
- Y. M. G. Costa, L. S. Oliveira, A. L. Koerich, F. Gouyon, J. G. Martins, Music genre classification using LBP textural features, Signal Processing, t. 92, nr 11, s. 2723-2737, 2012, DOI: 10.1016/j.sigpro.2012.04.023 open in new tab
- Częstotliwości instrumentów muzycznych, [Online], Dostępne na: https://www.gear4music.pl/pl/Nagrywanie-i-komputery/dbx-555-5-Band- Parametric-EQ/1GWL [Dostęp: sierpień 2018]
- A. Czyżewski, A. Ciarkowski, B. Kostek, J. Kotus, P. Suchomski, Adaptive Personal Tuning of Sound in Mobile Computers, J. Audio Eng. Soc., t. 64, nr 6, s. 405-428, 2016, DOI:10.17743/jaes.2016.0014 open in new tab
- Deezer, [Online], Dostępne na: http://www.deezer.com [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- E. Didiot, I. Illina, D. Fohr, O. Mella, A wavelet-based parameterization for speech/music discrimination, Comput. Speech Lang., t. 24, nr 2, s. 341-357, kwi. 2010, DOI:10.1016/j.csl.2009.05.003 open in new tab
- W. Dixon, Psychoacoustics In Audiometry: Principles and Practices, Huntington: N.Y., R. E. Krieger Pub. Co., 1977
- M. Drobner, Akustyka muzyczna, Warszawa, Polskie Wydawnictwo Muzyczne, 1973
- EBU Technology & Innovation -Loudness normalisation and permitted maximum level of audio signals, [Online], Dostępne na: https://tech.ebu.ch/publications/r128 [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- S. ECP, Mastering i Studio dźwięku, [Online], Dostępne na: http://www.studiomastering.net/mastering03.html [Dostęp: sierpień 2018]
- Encyklopedia PWN, [Online], Dostępne na: https://encyklopedia.pwn.pl [Dostęp: listopad 2018]
- A. Everest, Podręcznik Akustyki, Katowice, Wydawnictwo Sonia Draga sp. z.o.o, 2004
- Every Noise at Once, [Online], Dostępne na: http://everynoise.com/engenremap.html [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- T. Fawcett, An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Lett., t. 27, nr 8, s. 861-874, 2006, DOI:10.1016/j.patrec.2005.10.010 open in new tab
- C. Field, S. Shimada, Acoustic Computer Modelling: A Case Study to Compare Predictions by CATT and Odeon with Measured Results, The 195
- Congress and exposition on noise control engineering, Brazil, 2005 open in new tab
- FuzzyLite, [Online], Dostępne na: https://www.fuzzylite.com [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- W.-S. Gan, N. Oo, Harmonic and Intermodulation Analysis of Nonlinear Devices Used in Virtual Bass Systems, 124 Audio Engineering Society Convention, 2008
- B. Gerstle, Tunable Virtual Bass Enhancement, s. 5, 2009
- Głośnik wszech-kierunkowy Bruel & Kjaer 4292, [Online], Dostępne na: https://www.bksv.com/en/products/transducers/acoustic/sound- sources/omni-power-light-4292 [Dostęp: czerwiec 2018] open in new tab
- R. L. Gorsuch, Factor analysis, 2nd ed. Hillsdale, L. Erlbaum Associates, 1983
- A. J. H. Goulart, R. C. Guido, C. D. Maciel, Exploring different approaches for music genre classification, Egypt. Inform. J., t. 13, nr 2, s. 59-63, 2012, DOI: 10.1016/j.eij.2012.03.001 open in new tab
- P. Guidorzi, L. Barbaresi, D. D'Orazio, M. Garai, Impulse Responses Measured with MLS or Swept-Sine Signals Applied to Architectural Acoustics: An In-depth Analysis of the Two Methods and Some Case Studies of Measurements Inside Theaters, Energy Procedia, t. 78, s. 1611-1616, 2015, DOI: 10.1016/j.egypro.2015.11.236 open in new tab
- Gztan Database, [Online], Dostępne na: http://marsyas.info/downloads/datasets.html [Dostęp: sierpień 2018]
- B. Haduch, R. Tadeusiewicz, AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wykorzystanie sieci neuronowych w dochodzeniach związanych z przestępczością gospodarczą na rynku paliw płynnych. Część 1, Nafta- Gaz, t. 73, nr 12, s. 974-979, 2017, DOI: 10.18668/NG.2017.12.09 open in new tab
- M. H. Hayes, Digital signal processing, 2nd ed. New York, NY: McGraw Hill, 2012
- S. S. Haykin, S. S. Haykin, Neural networks and learning machines, 3rd ed. New York, Prentice Hall, 2009
- Henkjan Honing, Structure and Interpretation of Rhythm and Timing, Tijdschr. Voor Muziektheorie, t. 7, nr 3, 2002 open in new tab
- C. F. Higham, D. J. Higham, Deep Learning: An Introduction for Applied Mathematicians, 2018, DOI: http://arxiv.org/abs/1801.05894 open in new tab
- A. J. Hill, M. O. J. Hawksford, A hybrid virtual bass system for optimized steady-state and transient performance, 2010 2nd Computer Science and Electronic Engineering Conference (CEEC), s. 1-6, 2010 open in new tab
- A. J. Hill, M. O. J. Hawksford, A hybrid virtual bass system for optimized steady-state and transient performance, 2010 2nd Computer Science and Electronic Engineering Conference (CEEC), Colchester, United Kingdom, 2010, DOI: 10.1109/CEEC.2010.5606489 open in new tab
- A. J. Hill, M. O. J. Hawksford, P. Newell, Enhanced Wide-Area Low- Frequency Sound Reproduction in Cinemas: Effective and Practical Alternatives to Current Calibration Strategies, J. Audio Eng. Soc., t. 64, nr 5, s. 280-298, 2016, DOI: http://www.aes.org/e- lib/browse.cfm?elib=18134 open in new tab
- P. Hoffmann, B. Kostek, Subjective perception of music genres in the field of music information retrieval systems, 15th International Symposium on New Trends in Audio and Video, Wrocław, s. 1-7, 2014.
- P. Hoffmann, B. Kostek, Bass Enhancement Settings in Portable Devices Based on Music Genre Recognition, J. Audio Eng. Soc., t. 63, nr 12, s. 980-989, sty. 2016, DOI: 10.17743/jaes.2015.0087 open in new tab
- P. Hoffmann, T. Sanner, Projekt nagłośnienia sali teatralnej w oparciu o system modelowania akustycznego, praca magisterska, Politechnika Gdańska, WETI, Gdańsk, 2012
- E. Hojan, Zasady nagłaśniania pomieszczeń i przestrzeni otwartej. Poznań, Wydawnictwo Naukowe UAM, 2003
- D. W. Hosken, An introduction to music technology, New York, Routledge, 2011 open in new tab
- Immerse Yourself in 3D Surround DTS:XTM -Yamaha -Canada - English, [Online], Dostępne na: https://ca.yamaha.com/en/products/contents/audio_visual/dtsx/index.ht ml [Dostęp: sierpień 2018]
- ISMIS 2011 Contest: Music Information Retrieval | TunedIT, [Online], Dostępne na: http://tunedit.org/challenge/music-retrieval [Dostęp: sierpień 2018] [72] iTunes - Apple (Polska), [Online], Dostępne na: https://www.apple.com/pl/itunes/download [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- K. Jambrosic, M. Horvat, H. Domitrovic, Reverberation time measuring methods, J. Acoust. Soc. Am., t. 123, nr 5, s. 3617-3617, 2008, DOI: 10.1121/1.2934829 open in new tab
- N. Jillings, D. Moffat, B. De Man, J. Reiss, R. Stables, Web Audio Evaluation Tool: A framework for subjective assessment of audio, 2nd
- Web Audio Conference (WAC-2016), Atlanta, 2016 open in new tab
- A. Kania, The Philosophy of Music, Edward N. Zalta, 2014 open in new tab
- Y.-K. Ki, N.-W. Heo, J.-W. Choi, G.-H. Ahn, K.-S. Park, An incident detection algorithm using artificial neural networks and traffic information, 2018 Cybernetics & Informatics (K&I), Lazy pod Makytou, s. 1-5, 2018, DOI: 10.1109/CYBERI.2018.8337551 open in new tab
- H.-G. Kim, N. Moreau, T. Sikora, MPEG-7 audio and beyond: audio content indexing and retrieval, Chichester, West Sussex, England, Hoboken, NJ, USA, J. Wiley, 2005 open in new tab
- C. S. Kindig, Room acoustics for home audio, [Online], Dostępne na: https://www.crutchfield.com/I- rFBKcVSL/learn/learningcenter/home/speakers_roomacoustics.html [Dostęp: sierpień 2018]
- P. Kirn, J. Dobrzański, M. Pająk, D. Lehun, Real world digital audio: profesjonalne techniki produkcji dźwięku : edycja polska, Gliwice, Wydawnictwo Helion, 2007
- P. Knees, M. Schedl, Music Retrieval and Recommendation: A Tutorial Overview, 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, s. 1133-1136, 2015 open in new tab
- M. A. Korany, H. Mahgoub, O. T. Fahmy, H. M. Maher, Application of artificial neural networks for response surface modelling in HPLC method development, J. Adv. Res., t. 3, nr 1, s. 53-63, sty. 2012, DOI: 10.1016/j.jare.2011.04.001 open in new tab
- J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciński, Sztuczne sieci neuronowe: podstawy i zastosowania, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1994
- Korektor graficzny, [Online], Dostępne na: https://guitarcenter.pl/catalog/naglosnienie/procesory/korektory/bss-fcs- 966 [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- Korektor parametryczny, [Online], Dostępne na: https://www.gear4music.pl/pl/Nagrywanie-i-komputery/dbx-555-5-Band- Parametric-EQ/1GWL [Dostęp: sierpień 2018]
- J. Koronacki, J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WTN, 2005
- B. Kostek, Music Information Retrieval -Soft Computing Versus Statistics, Computer Information Systems and Industrial Management, t. 9339, K. Saeed, W. Homenda, Red. Cham: Springer International Publishing, s. 36-47, 2015, DOI: 10.1007/978-3-319-24369-6_3 open in new tab
- B. Kostek, Perception-based data processing in acoustics: applications to music information retrieval and psychophysiology of hearing. Berlin, New York, Springer, 2005 open in new tab
- B. Kostek, A. Czyżewski, P. Hoffmann, Sposób modyfikacji częstotliwościowej sygnału dźwiękowego i układ do modyfikacji częstotliwościowej sygnału dźwiękowego, Zgłoszenie patentowe EP15460077, Europejski Urząd Patentowy, 23-09-2015
- B. Kostek, A. Kupryjanow, P. Żwan i in., Report of the ISMIS 2011 Contest: Music Information Retrieval, Foundations of Intelligent Systems, t. 6804, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, s. 715-725,2011, DOI: 10.1007/978-3-642-21916-0_75 open in new tab
- B. Kostek, P. Hoffmann, Music Data Processing and Mining in Large Databases for Active Media, ACTIVE MEDIA TECHNOLOGY, AMT 2014, Warszawa, 2014
- B. Kostek, P. Hoffmann, T. Sanner, Sposób poprawy jakości brzmienia dźwięku w przenośnych urządzeniach elektronicznych i układ do realizacji tego sposobu, P 225364, UP RP (Urząd Patentowy Rzeczpospolitej Polskiej), przyznany: wrzesień 2016
- B. Kostek, P. Hoffmann, T. Sanner, Sposób i układ realizujący poprawę jakości brzmienia dźwięku w przenośnych urządzeniach elektronicznych, zgłoszenie patentowe 408563, UP RP, data zgł. 16.04.2014
- B. Kostek, P. Hoffmann, P. Spaleniak, A. Kaczmarek, Wyszukiwarka nagrań muzycznych -Serwis muzyczny Synat, Przegląd Telekomun. Wiad. Telekomun., t. 8-9, 2013 open in new tab
- B. Kostek, P. Hoffmann, P. Spaleniak, A. Kaczmarek, Creating a Reliable Music Discovery and Recommendation System, Intelligent Tools for Building a Scientific Information Platform: From Research to Implementation, Springer Verlag, 2014 open in new tab
- J. Krajewski, Głośniki i zestawy głośnikowe: budowa, działanie, zastosowania, Warszawa, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, 2008
- E. R. Larsen, R. Aarts, Audio bandwidth extension: application of psychoacoustics, signal processing and loudspeaker design, Chichester, West Sussex, England, Hoboken, Wiley, 2004 open in new tab
- E. Larsen, R. Aarts, Perceiving low pitch through small loudspeakers, 108 Audio Engineering Society Convention, Paris, 2000 open in new tab
- E. Larsen, R. Aarts, Reproducing Low-Pitched Signals through Small Loudspeakers, J. Audio Eng. Soc., t. 50, nr 3, s. 147-164, 2002
- Last.fm | Odtwarzaj muzykę, znajduj utwory i odkrywaj wykonawców, [Online], Dostępne na: https://www.last.fm/pl/ [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- T. Lenc, P. E. Keller, M. Varlet, S. Nozaradan, Neural tracking of the musical beat is enhanced by low-frequency sounds, Proc. Natl. Acad. Sci., t. 115, nr 32, s. 8221-8226, 2018, DOI: 10.1073/pnas.1801421115 open in new tab
- A. Kurowski, P. Kryger, Implementacja i testowanie algorytmu poprawy brzmienia niskich częstotliwości miniaturowych przetworników elektroakustycznych (ang. Virtual Bass Synthesis), projekt inżynierski, Politechnika Gdańska, WETI, 2013
- T. Li, M. Ogihara, Q. Li, A comparative study on content-based music genre classification, Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval -SIGIR '03, Toronto, Canada, s. 282, 2003, DOI: 10.1145/860435.860487 open in new tab
- A. T. Lindsay, J. Herre, MPEG-7 and MPEG-7 Audio'An Overview, J Audio Eng. Soc., t. 49, nr 7/8, s. 589-594, 2001
- M. Liu, C. Wan, L. Wang, A Fuzzy Logic Approach for Content-Based Audio Classification and Boolean Retrieval, Fuzzy Logic and the Internet, t. 137, V. Loia, M. Nikravesh, L. A. Zadeh, Red. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, s. 135-156, 2004, DOI: 10.1007/978-3-540-39988-9_7 open in new tab
- K. Łopatka, A. Czyżewski, B. Kostek, Improving listeners' experience for movie playback through enhancing dialogue clarity in soundtracks, Digital Signal Processing, t. 48, s. 40-49, 2016, DOI: 10.1016/j.dsp.2015.08.015 open in new tab
- E. A. Lopez-Poveda, A. R. Palmer, R. Meddis, The Neurophysiological Bases of Auditory Perception. New York, Springer New York, 2010 open in new tab
- G. Marcus, "Deep Learning: A Critical Appraisal", s. 27, 2015
- MATLAB - MathWorks, [Online], Dostępne na: https://www.mathworks.com/products/matlab.html [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- Y. Matsuwaki i in., Evaluation of missing fundamental phenomenon in the human auditory cortex, Auris, Nasus. Larynx, t. 31, nr 3, s. 208- 211, 2004, DOI: 10.1016/j.anl.2004.03.016 open in new tab
- MaxxBass -Bass Enhancer Plugin | Waves, [Online], Dostępne na: https://www.waves.com/plugins/maxxbass [Dostęp: październik 2018]
- B. McFee, T. Bertin-Mahieux, D. P. W. Ellis, G. R. G. Lanckriet, The million song dataset challenge, Proceedings of the 21st international conference companion on World Wide Web -WWW '12 Companion, Lyon, France, s. 909, 2012, doi: 10.1145/2187980.2188222 open in new tab
- M. Meissner, The effect of modal localization on reverberant energy decay in a case of two acoustically coupled rooms, Archives of Acoustics, t. 31, nr 4, s. 239-245, 2006 open in new tab
- A. Mielczarek, The threshold of the residual pitch in three-component inharmonic stimuli, Archives of Acoustics, nr 31, s. 425-429, 2006
- A. Mielczarek, A. Dobrucki, Detecting of Residual Pitch in Two- Component Complexes, Forum Acusticum, Budapest, 2005 open in new tab
- Mody drgań -niskie częstotliwości w pomieszczeniach, [Online], Dostępne na: https://livesound.pl/tutoriale/4381-mody-drgan-niskie- czestotliwosci-w-pomieszczeniach [Dostęp: sierpień 2018]
- Moon Han-gil, Arora, Manish, Chung, Chiho, Enhanced Bass Reinforcement Algorithm for Small-sized Transducer, Vienna, 2007
- B. C. J. Moore, Hearing, Academic Press, San Diego, 1995
- G. A. Moore, B. Moore, Perception of the low pitch of frequency-shifted complexes, J. Acoust. Soc. Am. 2003, Feb;113(2):977-85.2003 open in new tab
- B. C. J. Moore, R. D. Patterson, I. M. Winter, R. P. Carlyon, H. E. Gockel, Basic Aspects of Hearing, t. 787, New York, Springer New York, 2013 open in new tab
- H. Mu, W.-S. Gan, E.-L. Tan, A psychoacoustic bass enhancement system with improved transient and steady-state performance, 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), s. 141-144, Kyoto, Japan, 2012 open in new tab
- S. Murakami, Application of Fuzzy Controller to Automobile Speed Control System, IFAC Proc. Vol., t. 16, nr 13, s. 43-48, 1983, DOI:10.1016/S1474-6670(17)62003-2 open in new tab
- MUSHRA -Sound Data Management Training -Sound Software .ac.uk, [Online], Dostępne na: https://code.soundsoftware.ac.uk/projects/sodamat/wiki/MUSHRA [Dostęp: październik 2018]
- Music Genre List -A complete list of music styles, types and genres, [Online], Dostępne na: http://www.musicgenreslist.com/ [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- Muzyka, Apple (Polska), [Online], Dostępne na: https://www.apple.com/pl/music/ [Dostęp: lipiec 2018]
- Muzyka Google Play, [Online], Dostępne na: https://play.google.com/music/listen#/sulp [Dostęp: lipiec 2018]
- Muzykowanie przez zagłuszanie, Głośniej się już nie da -Polityka.pl, [Online], Dostępne na: https://www.polityka.pl/tygodnikpolityka/swiat/247335,1,muzykowanie- przez-zagluszanie.read [Dostęp: lipiec 2018]
- M. M. Najafabadi, F. Villanustre, T. M. Khoshgoftaar, N. Seliya, R. Wald, E. Muharemagic, Deep learning applications and challenges in big data analytics, J. Big Data, t. 2, nr 1, 2015, DOI: http://arxiv.org/abs/1801.05894 open in new tab
- O. Nay, Woon-Seng Gan, Harmonic analysis of nonlinear devices for virtual bass system, 2008 International Conference on Audio, Language and Image Processing, Shanghai, China, s. 279-284, 2008, DOI:10.1109/ICALIP.2008.4590264 open in new tab
- D. Necsulescu, Wei Zhang, W. Weiss, J. Sasiadek, Room Acoustics Measurement System Design Using Simulation and Experimental Studies, IEEE Trans. Instrum. Meas., t. 58, nr 1, s. 167-172, 2009, DOI: 10.1109/TIM.2008.926043 open in new tab
- R. Neubauer, B. Kostek, Prediction of the reverberation time in rectangular rooms with non-uniformly distributed sound absorption, Archives of Acoustics, t. 26, nr 3, 2001 open in new tab
- P. R. Newell, Recording studio design, Oxford, Waltham, Mass., Focal, 2012 open in new tab
- Norma PN-EN ISO 3382-1:2009 Akustyka -Pomiar parametrów akustycznych pomieszczeń. Część 1: Pomieszczenia specjalne
- Norma PN-EN ISO 3382-2:2009, Akustyka -Pomiar parametrów akustycznych pomieszczeń. Część 1: Czas pogłosu w zwykłych pomieszczeniach
- OpenCV library, [Online], Dostępne na: https://opencv.org/ [Dostęp: pażdziernik 2018] open in new tab
- S. J. Orfanidis, Introduction to signal processing. Englewood Cliffs, Prentice Hall, 1996
- J. Osmalskyj, V. Droogenbroeck, J. Embrechts, Performances of low--- level audio classifiers for large-scale music similarity, International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2015 open in new tab
- P.800 : Methods for subjective determination of transmission quality, [Online], Dostępne na: https://www.itu.int/rec/T-REC-P.800-199608- I/en [Dostęp: wrzesień 2018] open in new tab
- Z. Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Dordrecht, Springer Netherlands, Imprint, Springer, 1991, DOI: http://public.eblib.com/choice/publicfullrecord.aspx?p=3105020 open in new tab
- M. Petitti, Elizabeth, A fundamental residue pitch perception bias for tone language speakers, OpenBU, 2015
- A. Piegat, Fuzzy modeling and control, Heidelberg, New York: Physica- Verlag, 2001 open in new tab
- C. J. Plack, A. J. Oxenham, R. R. Fay, Red., Pitch: neural coding and perception. New York, Springer, 2005 open in new tab
- PN-EN ISO 18233:2006 -wersja angielska, [Online]. open in new tab
- L. Polkowski, A. Skowron, Rough sets and current trends in computing: first international conference, RSCTC '98, Warsaw, Poland, June 22- 26, 1998, Proceedings, Berlin, New York: Springer, 1998 open in new tab
- L. Polkowski, A. Skowron, Rough Sets in Knowledge Discovery 2, t. 19, Heidelberg: Physica-Verlag HD, 1998, DOI: http://link.springer.com/10.1007/978-3-7908-1883-3 open in new tab
- D. Powers, Evaluation: From precision, recall and f-measure to roc., informedness, markedness & correlation, J. Mach. Learn. Technol., t. 2, nr 1, s. 37-63, 2011
- Qt, Cross-platform software development for embedded & desktop, [Online], Dostępne na: https://www.qt.io/ [Dostęp: pażdziernik 2018]
- Rhintek Incorporated -CARA 2.1/2.2 PLUS -Room Acoustic Software, [Online], Dostępne na: http://www.rhintek.com/cara/cara21desc.php [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- J. H. Rindel, The Use of Computer Modeling in Room Acoustics, J. Vibroengineering, No. 3(4), 41-72, 2000
- J. Rindel, C. Christensen, Room acustics simulation and auralization - How close can we get to the real Room?, WESPAC VIII, Melbourne, Australia, 2003 open in new tab
- Room Acoustics Simulations and Measurements | Software | ODEON A/S, [Online], Dostępne na: https://odeon.dk/ [Dostęp: wrzesień 2018] open in new tab
- A. Rosner, B. Schuller, B. Kostek, Classification of Music Genres Based on Music Separation into Harmonic and Drum Components, Archive of. Acoustics, t. 39, nr 4, s. 629-638, 2015, DOI: 10.2478/aoa- 2014-0068 open in new tab
- T. D. Rossing, Springer Handbook of Acoustics, New York, Springer New York, 2014 open in new tab
- RSES, [Online], Dostępne na: http://logic.mimuw.edu.pl/~rses/ [Dostęp: październik 2018] open in new tab
- H. Rump, S. Miyabe, E. Tsunoo, N. Ono, S. Sagayama, Autoregressive MFCC Models for Genre Classification Improved by Harmonic- percussion Separation, ISMIR, 2010
- L. Rutkowski, M. Korytkowski, R. Scherer, R. Tadeusiewicz, L. A. Zadeh, J. M. Zurada, Artificial Intelligence and Soft Computing, t. 7895. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013, DOI: 10.1007/978-3-642-38610-7 open in new tab
- J. Sadowski, Akustyka Architektoniczna, Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, 1976
- M. Sahidullah, G. Saha, Design, analysis and experimental evaluation of block based transformation in MFCC computation for speaker recognition, Speech Communication., t. 54, nr 4, s. 543-565, 2012, DOI: 10.1016/j.specom.2011.11.004 open in new tab
- C. Sammut, G. I. Webb, Red., Encyclopaedia of machine learning, New York, London, Springer, 2010 open in new tab
- A. Sarroff, M. Casey, Groove Kernels as Rhythmic---Acoustic Motif Descriptors, 14th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2013
- Y. Sasaki, The truth of the F-measure, Teach Tutor Mater., 2007 open in new tab
- S. Sato, Theory of subjective preference for sound fields in concert halls: Process and application, 2nd UNTREF International Congress on Acoustics, Argentina, 2010
- N. Scaringella, G. Zoia, D. Mlynek, Automatic genre classification of music content: a survey, IEEE Signal Process. Mag., t. 23, nr 2, s. 133-141, mar. 2006, DOI: 10.1109/MSP.2006.1598089 open in new tab
- M. Schedl, E. Gómez, J. Urbano, Music information retrieval: recent developments and applications, Boston, Mass., Now Publ, 2014 open in new tab
- Schemat ucha, [Online], Dostępne na: https://i0.wp.com/barwydzwieku.com.pl/wp- content/uploads/2015/03/ucho.jpg?resize=847%2C450 [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- Serwis edukacyjny KSM -metoda oceny jakości akustycznej wnętrz wg Beranka, [Online], Dostępne na: https://multimed.org/student/elearning/param_ber.htm [Dostęp: sierpień 2018] [168] SFS Verkkokauppa - Tuote, [Online], Dostępne na: https://sales.sfs.fi/fi/index/tuotteet/SFS/SFS/ID2/5/2766.html.stx [Dostęp: wrzesień 2018]
- M. P. Shah, Tensorflow Implementation of Convolutional Recurrent Neural Networks for Music Genre Classification: meetshah1995/crnn- music-genre-classification, 2018
- C. Shi, H. Mu, W.-S. Gan, A psychoacoustical preprocessing technique for virtual bass enhancement of the parametric loudspeaker, 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, s. 31-35, Vancouver, Canada, 2013 open in new tab
- J. Shouten, Acoustics -The residue and the mechanism of hearing, Eindhoven, Natuurkundig Laboratorium der N. V. Philips' Gloeilampenfabriken, 1940
- Smartphone shipments worldwide 2009-2018 | Statistic, [Online], Dostępne na: https://www.statista.com/statistics/271491/worldwide- shipments-of-smartphones-since-2009/ [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- S. W. Smith, Digital signal processing: a practical guide for engineers and scientists, Amsterdam, Boston, Newnes, 2002
- U. Smyczyńska, J. Smyczyńska A. Lewiński, R. Tadeusiewicz, Applicability of artificial neural networks in modelling endocrine disorders and growth processes, Pediatr. Endocrinol., t. 14, nr 2, s. 55- 66, 2015, DOI: 10.18544/EP-01.14.02.1557 open in new tab
- Software -EASE -Enhanced Acoustic Simulator for Engineers, [Online], Dostępne na: https://ease.afmg.eu/ [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- Spotify, [Online], Dostępne na: https://www.spotify.com/pl/ [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- Staðlabúðin - ÍST 45:2003, [Online], Dostępne na: http://www.stadlar.is/verslun/p-13738-st-452003.aspx [Dostęp: wrzesień 2018]
- StatSoft Polska,[Online], Dostępne na: https://www.statsoft.pl/ [Dostęp: wrzesień 2018] open in new tab
- S. V. Stehman, Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy, Remote Sens. Environ., t. 62, nr 1, s. 77-89, 1997, DOI:10.1016/S0034-4257(97)00083-7 open in new tab
- R. J. Stove, A student's guide to music history, 1st ed. Wilmington, Del: ISI Books, 2007
- Subjective Audio Qualities and Descriptive Terms | Knowledge Base | Shure Americas, [Online], Dostępne na: http://www.shure.com/americas/support/find-an-answer/subjective- audio-qualities-and-descriptive-terms [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- Surface Pro, [Online], Dostępne na: www.microsoft.com/pl- pl/surface/devices/surface-pro/overview, [Dostęp: wrzesień 2018] open in new tab
- K. Sztekmiler, Podstawy nagłośnienia i realizacji nagrań, Warszawa, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, 2006
- G. Szwoch, Analiza dźwięków muzycznych, s. 60, wykład, 2018
- R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1993
- R. Tadeusiewicz, Sygnał mowy, Warszawa, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, 1988
- R. Tadeusiewicz, W. Torbicz, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Sieci neuronowe w inżynierii biomedycznej, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, 2013
- K. Tanaka, An introduction to fuzzy logic for practical applications, New York, Springer Verlag, 1997 open in new tab
- J. Tang, F. Liu, Y. Zou, W. Zhang, Y. Wang, An Improved Fuzzy Neural Network for Traffic Speed Prediction Considering Periodic Characteristic, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., t. 18, nr 9, s. 2340- 2350, 2017, DOI: 10.1109/TITS.2016.2643005 open in new tab
- TensorFlow, [Online], Dostępne na: https://www.tensorflow.org/ [Dostęp: październik 2018]
- H. Terasawa, J. Berger, S. Makino, In Search of a Perceptual Metric for Timbre: Dissimilarity Judgments among Synthetic Sounds with MFCC- Derived Spectral Envelopes, J. Audio Eng. Soc, t. 60, nr 9, s. 674-685, 2012
- E. Terhardt, Calculating virtual pitch, Hear. Res., t. 1, nr 2, s. 155-182, 1979, DOI: 10.1016/0378-5955(79)90025-X open in new tab
- The Loudness Wars -Thoughts From 62 Mastering Pros, AudioSkills open in new tab
- The Loudness Wars: Why Music Sounds Worse, [Online], Dostępne na: https://www.npr.org/2009/12/31/122114058/the-loudness-wars-why- music-sounds-worse [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- The MPEG-7 Standard, [Online], Dostępne na: http://mpeg7.org/mpeg- 7-standard [Dostęp: sierpień 2018] open in new tab
- P. Tomczyk, Zastosowanie Metody MLS i SWEPT SINE do pomiarów akustycznych w warunkach wysokiego tła akustycznego, Pr. Inst. Tech. Bud., t. 4, s. 27-53, 2010 open in new tab
- TuneIn | Free Internet Radio | NFL, Sports, Podcasts, Music & News, [Online], Dostępne na: https://tunein.com/ [Dostęp: listopad 2018]
- G. Tzanetakis, P. Cook, Musical genre classification of audio signals, IEEE Trans. Speech Audio Processing, t. 10, nr 5, s. 293-302, 2002, DOI: 10.1109/TSA.2002.800560 open in new tab
- Ultrabooks: global notebook market share 2011-2015 | Statistic, [Online], Dostępne na: https://www.statista.com/statistics/276772/ultrabook-share-of-global- notebook-market-since-2011/ [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- Ultrabooks Market 2018: Industry Size, Growth, Analysis and Forecast of 2025, [Online], Dostępne na: https://www.marketwatch.com/press- release/ultrabooks-market-2018-industry-size-growth-analysis-and- forecast-of-2025-2018-09-06 [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- S. Vaseghi, Multimedia Signal Processing -Theory and Applications in Speech, Music and Communications, Wiley, 2007 open in new tab
- P. Wachułka, M. Weryk, Projekt systemu nagłośnieniowego przy wykorzystaniu oprogramowania CATT-Acoustic, Politechnika Gdańska, 2003
- Wee-Tong Lim, N. Oo, W. Gan, Synthesis of polynomial-based nonlinear device and harmonic shifting technique for virtual bass system, 2009 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, s. 1871-1874, 2009
- L. Weissenberger, Toward a universal, meta-theoretical framework for music information classification and retrieval, Journal of Documentation, Vol. 71 Issue: 5, pp.917-937, https://doi.org/10.1108/JD-08-2013-0106 open in new tab
- C. A Weitze, C. Christensen, J. Rindel, Comparison between In-situ Recordings and Auralizations for Mosques and Byzantine Churches, 17th ICA, Rome, 2-7 September 2001
- Weka 3 -Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java, [Online], Dostępne na: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ [Dostęp: październik 2018] open in new tab
- What is the Loudness War ?, [Online], Dostępne na: http://dynamicrangeday.co.uk/about/ [Dostęp: lipiec 2018] open in new tab
- Why do mobile phone speakers sound so bad?, [Online], Dostępne na: https://www.choose.co.uk/guide/why-mobile-phone-speakers-sound- bad.html [Dostęp: listopad 2018] open in new tab
- A. Witort, Dźwięk i technika Hi-Fi, Warszawa, Wydaw. Czasopism i Książek Technicznych NOT-SIGMA, 1988 open in new tab
- Wzmacniacz Bruel & Kjaer 2716C, [Online], Dostępne na: https://www.bksv.com/media/doc/bp1923.pdf [Dostęp: czerwiec 2018]
- Wzmacniacz Nexo NXAMP4X1, [Online], Dostępne na: https://nexo- sa.com/products/nxamp4x1 [Dostęp: czerwiec 2018] open in new tab
- M. Xu, L.-Y. Duan, J. Cai, L.-T. Chia, C. Xu, Q. Tian, HMM-Based Audio Keyword Generation, t. 3333. 2004, DOI: 10.1007/978-3-540- 30543-9_71 open in new tab
- Y. Yaslan, Z. Cataltepe, Audio Music Genre Classification Using Different Classifiers and Feature Selection Methods, 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06), Hong Kong, China, s. 573-576, 2006, DOI: 10.1109/ICPR.2006.282 open in new tab
- L. A. Zadeh, Fuzzy logic, neural networks, and soft computing, Commun. ACM, t. 37, nr 3, s. 77-84, 1994, DOI: 10.1145/175247.175255 open in new tab
- R. J. Zatorre, Finding the missing fundamental: Neuroscience, Nature, t. 436, nr 7054, s. 1093-1094, 2005, DOI: 10.1038/4361093a open in new tab
- T. P. Zieliński, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań, Warszawa, Wydawnictwa Komunikacji Łączności, 2005
- J. Zygarlicki, Reduced Prony method -advanced properties, Przegląd Elektrotechniczny, t. 10a, 2012 open in new tab
- U. Zölzer, DAFX: digital audio effects, Second edition. Chichester, Wiley, 2011 open in new tab
- J. Żera, Udział składowych harmonicznych w tworzeniu wysokości dźwięku, Praca Doktorska, Politechnika Wrocławska, Wrocław, 1989
- Z. Żyszkowski, Podstawy Elektroakustyki, Warszawa, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 1984
- 68% of U.S. smartphone owners listen to streaming music daily, [Online], Dostępne na: http://www.parksassociates.com/blog/article/pr- 03092016 [Dostęp: listopad 2018]
- WYKAZ RYSUNKÓW RYSUNEK RYSUNEK 1-1 STRUKTURA ROZPRAWY .................................................................................. 20 RYSUNEK 2-1 ILUSTRACJA GŁÓWNYCH CZĘŚCI NARZĄDU SŁUCHU Z OZNACZENIEM POSZCZEGÓLNYCH ELEMENTÓW [166] ................................................................................................... 24
- RYSUNEK 2-5 OGÓLNY SCHEMAT BLOKOWY UKŁADU VBS Z WYKORZYSTANIEM METODY PV [12] ....... 33
- RYSUNEK 2-9 WYKAZ GENEROWANYCH CZĘSTOTLIWOŚCI DLA TYPOWYCH INSTRUMENTÓW MUZYCZNYCH WYSTĘPUJĄCYCH W ORKIESTRALNYM SKŁADZIE [64]........................................................... 41
- RYSUNEK 2-11 WIDOK OKNA KOREKTORA GRAFICZNEGO Z PROGRAMU ITUNES [72] ....................... 43
- RYSUNEK 3-1 SCHEMAT BLOKOWY PODSTAWOWEGO TORU FONICZNEGO [223] ............................. 46
- RYSUNEK 3-2 ODBICIE FALI DŹWIĘKOWEJ OD PŁASKIEJ POWIERZCHNI W IDEALNYCH WARUNKACH [131]48
- RYSUNEK 3-4 ILUSTRACJE MOŻLIWYCH DO WYSTĄPIENIA W POMIESZCZENIU REZONANSÓW: A) OSIOWY, B)
- STYCZNY, C) SKOŚNY [131] .......................................................................................... 50 open in new tab
- RYSUNEK 3-5 ILUSTRACJE PODZIAŁU PASMA AKUSTYCZNEGO DO ANALIZY ZNIEKSZTAŁCEŃ WPROWADZANYCH PRZEZ POMIESZCZENIE [45] ................................................................ 52
- RYSUNEK 3-6 ILUSTRACJA WPŁYWU POSZCZEGÓLNYCH POWIERZCHNI NA CAŁOŚCIOWĄ MODYFIKACJĘ SYGNAŁU MUZYCZNEGO [78] ....................................................................................... 55
- RYSUNEK 3-8 PRZYKŁADOWY PRZEBIEG ODPOWIEDZI IMPULSOWEJ ZAREJESTROWANEJ W SALI KONCERTOWEJ ......................................................................................................... 62
- RYSUNEK 3-9 SPOSÓB PRZETWARZANIA SYGNAŁU SINUSOIDALNEGO Z PRZESTRAJANĄ CZĘSTOTLIWOŚCIĄ (SWEEP SINE) W POMIESZCZENIU ZAMKNIĘTYM [198] ........................................................ 65 RYSUNEK 4-1 PRZEBIEG CZASOWY SYGNAŁU TRĄBKI Z ZAZNACZONĄ NA CZERWONO LINIĄ OBWIEDNI
- RYSUNEK 4-2 ILUSTRACJA ZASTOSOWANIA KLASYFIKATORA SVN DO OKREŚLENIA PRZYNALEŻNOŚCI DO
- RYSUNEK 4-4 PRZYKŁADOWY REZULTAT WYOSTRZANIA METODAMI (OD LEWEJ): PIERWSZEGO MAKSIMUM, OSTATNIEGO MAKSIMUM, ŚRODKA MAKSIMUM, ŚRODKA CIĘŻKOŚCI (GDZIE: Y1 JEST PRZYKŁADOWĄ WARTOŚCIĄ ZMIENNEJ Y, U JEST FUNKCJĄ WARTOŚCI ZMIENNEJ Y, B1, B2 SĄ PRZYKŁADOWYMI
- ZBIORAMI ROZMYTYMI) [189] ......................................................................................89
- RYSUNEK 4-5 MACIERZ POMYŁEK.........................................................................................91 RYSUNEK 5-1 UPROSZCZONA STRUKTURA SYSTEMU POPRAWY BRZMIENIA SYGNAŁU MUZYCZNEGO.......94
- RYSUNEK 5-2 UPROSZCZONA STRUKTURA SYSTEMU KLASYFIKACJI GATUNKÓW .................................95 open in new tab
- RYSUNEK 5-4 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI ALGORYTMÓW K-NN, BAYESNET ORAZ SMO DLA BAZY UTWORÓW SYNAT .................................................................................................... 101
- RYSUNEK 5-5 MIARY PRECYZJI, ROZRZUTU I F1 DLA KLASYFIKATORÓW K-NN, BAYESNET I SMO ....... 103
- RYSUNEK 5-6 MIARY PRECYZJI, ROZRZUTU I F1 DLA KLASYFIKATORA K-NN Z ROZRÓŻNIENIEM NA GATUNKI MUZYCZNE ............................................................................................................. 104
- RYSUNEK 5-7 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI Z ROZRÓŻNIENIEM NA FRAGMENT UTWORÓW MUZYCZNYCH ........................................................................................................................... 106
- RYSUNEK 5-8 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI BEZ PCA I Z PCA DLA KLASYFIKATORÓW K-NN I REGUŁOWEGO
- DLA BAZY SYNAT ...................................................................................................... 107
- RYSUNEK 5-9 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI OSIĄGNIĘTA DLA KOMERCYJNEJ BAZY MUZYCZNEJ GZTAN Z WYKORZYSTANIEM KLASYFIKATORA REGUŁOWEGO ............................................................ 108
- RYSUNEK 5-10 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI I WIELKOŚĆ OBSZARU POD KRZYWĄ ROC (AUC -AREA UNDER CURVE) W FUNKCJI LICZBY EPOK......................................................................... 111 open in new tab
- RYSUNEK 5-11 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI DLA SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, DLA 10 GATUNKÓW MUZYCZNYCH .......................................................................................................... 112
- RYSUNEK 5-12 SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI DLA SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, DLA 6 GATUNKÓW MUZYCZNYCH .......................................................................................................... 112
- RYSUNEK 5-13 CZAS KLASYFIKACJI DLA POSZCZEGÓLNYCH ALGORYTMÓW ..................................... 115 RYSUNEK 5-14 CHARAKTERYSTYKA CZĘSTOTLIWOŚCIOWA SYGNAŁU PRZETWARZANEGO Z WYKORZYSTANIEM TRADYCYJNEGO ALGORYTMU BASSBOOST I ZAPROPONOWANEGO ALGORYTMU SMART VBS. RYSUNEK A -WIDOK NA MODYFIKACJĘ PEŁNEGO PASMA. RYSUNEK B -PRZYBLIŻENIE NA
- RYSUNEK 5-15 SCHEMAT BLOKOWY ZAPROPONOWANEJ METODY DO INTELIGENTNEGO WZMOCNIENIA NISKICH CZĘSTOTLIWOŚCI (SMART VBS) ....................................................................... 117
- RYSUNEK 5-17 INTERFEJS UŻYTKOWNIKA APLIKACJI SMART SOUND ........................................... 125 RYSUNEK 5-18 SCHEMAT IDEOWY ZAPROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA ...................................... 126
- RYSUNEK 5-20 SCHEMAT POGLĄDOWY UKŁADU STEROWANIA .................................................. 130 RYSUNEK 5-21 ZRZUT EKRANU PROGRAMU FUZZYLITE Z ZAIMPLEMENTOWANYM ZESTAWEM PARAMETRÓW DLA STEROWANIA UKŁADEM MODYFIKUJĄCYM DŹWIĘK .................................. 130 open in new tab
- RYSUNEK 5-22 SPOSÓB ROZMYWANIA ZMIENNYCH (OD GÓRY): GATUNEK MUZYCZNY, CZAS POGŁOSU (TP), WSPÓŁCZYNNIK KLAROWNOŚCI, WSPÓŁCZYNNIK WYRAZISTOŚCI .................................... 131
- RYSUNEK 5-23 WIZUALIZACJA WYOSTRZANIA DLA PARAMETRU WZMOCNIENIA DLA PIERWSZEGO PASMA KOREKTORA ........................................................................................................... 132
- RYSUNEK 5-24 ZESTAWIENIE SKAL CZĘSTOTLIWOŚCIOWYCH ..................................................... 134
- RYSUNEK 6-1 INTERFEJS APLIKACJI TESTOWEJ ....................................................................... 137 RYSUNEK 6-2 CHARAKTERYSTYKA CZĘSTOTLIWOŚCIOWA GŁOŚNIKÓW ZAMONTOWANYCH W LAPTOPIE HP PROBOOK 4520S .................................................................................................... 139
- RYSUNEK 6-4 INTERFEJS GRAFICZNY WYKORZYSTANY W TEŚCIE PORÓWNAŃ PARAMI [101] ............. 141
- RYSUNEK 6-6 CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE GŁOŚNIKÓW ZAMONTOWANYCH W WYKORZYSTANYCH LAPTOPACH ................................................................................... 143
- RYSUNEK 6-7 WIZUALIZACJA ODLEGŁOŚCI EUKLIDESOWEJ MIĘDZY POSZCZEGÓLNYMI UTWORAMI ...... 148
- RYSUNEK 6-8 WYKRES PUDEŁKOWY OBRAZUJĄCY ROZKŁAD ODPOWIEDZI UDZIELONYCH PRZEZ SŁUCHACZY .......................................................................................................................... 149
- RYSUNEK 6-9 WYNIKI TESTU T-STUDENTA ........................................................................... 150 RYSUNEK 6-10 ŚREDNIE OCENY BADANYCH DLA PRÓBEK UKRYTEJ REFERENCJI W ZALEŻNOŚCI OD WYKORZYSTANYCH UTWORÓW ................................................................................... 151 RYSUNEK 6-11 PORÓWNANIE WYKORZYSTANYCH ALGORYTMÓW NA PODSTAWIE ŚREDNICH ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z ROZRÓŻNIENIEM NA SZEŚĆ GATUNKÓW MUZYCZNYCH ...................................... 153
- RYSUNEK 6-12 PORÓWNANIE WYKORZYSTANYCH ALGORYTMÓW NA PODSTAWIE ŚREDNICH ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z ROZRÓŻNIENIEM NA SZEŚĆ GATUNKÓW MUZYCZNYCH ...................................... 154
- RYSUNEK 6-14 CHARAKTERYSTYKA CZĘSTOTLIWOŚCIOWA GŁOŚNIKÓW WYKORZYSTANYCH W TEŚCIE ... 158
- RYSUNEK 6-15 ZDJĘCIA POMIESZCZENIA NR 1 WYKONANE W TRAKCIE POMIARÓW ......................... 159
- RYSUNEK 6-17 SPRZĘT POMIAROWY WYKORZYSTANY PODCZAS BADAŃ: SYSTEM PULSE (PO LEWEJ), open in new tab
- ANALIZATOR NTI AL1 (PO PRAWEJ) ............................................................................. 161
- RYSUNEK 6-18 ROZŁOŻENIE PUNKTÓW POMIAROWYCH I ŹRÓDEŁ DŹWIĘKU W BADANYCH POMIESZCZENIACH ................................................................................................... 162
- RYSUNEK 6-20 CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE ORYGINALNEGO SYGNAŁU SZUMU RÓŻOWEGO I ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIACH NR 1,2 Z WYKORZYSTANIEM GŁOŚNIKÓW S1 (A) ORAZ
- S2, S3 (B) ............................................................................................................. 164
- RYSUNEK 6-21 CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE ORYGINALNEGO SYGNAŁU MUZYKI KLASYCZNEJ I ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIACH 1, 2 Z WYKORZYSTANIEM GŁOŚNIKÓW S1 (A) ORAZ S2, S3 (B) .................................................................................................................. 166
- RYSUNEK 6-22 CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE ORYGINALNEGO SYGNAŁU MUZYKI ROCKOWEJ I ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIACH 1, 2 Z WYKORZYSTANIEM GŁOŚNIKÓW S1 (A) ORAZ S2, S3 (B) .................................................................................................................. 168 open in new tab
- RYSUNEK 6-25 INTERFEJS TESTU ODSŁUCHOWEGO MUSHRA .................................................... 176 open in new tab
- RYSUNEK 6-26 INTERFEJS TESTU ODSŁUCHOWEGO AB ............................................................ 177
- RYSUNEK 6-27 ŚREDNIE WARTOŚCI ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z PODZIAŁEM NA UTWORY W GATUNKACH MUZYCZNYCH .......................................................................................................... 179
- RYSUNEK 6-28 ŚREDNIE WARTOŚCI ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z PODZIAŁEM NA UTWORY W GATUNKACH MUZYCZNYCH DLA SYGNAŁÓW ZMODYFIKOWANYCH Z WYKORZYSTANIEM PRZYGOTOWANEGO
- KOREKTORA ............................................................................................................ 181
- RYSUNEK 6-29 WYKRES PUDEŁKOWY -ŚREDNIE ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z PODZIAŁEM NA GATUNEK MUZYCZNY DLA SYGNAŁU EQ ..................................................................................... 181
- RYSUNEK 6-30 ŚREDNIE WARTOŚCI ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z PODZIAŁEM NA UTWORY W GATUNKACH MUZYCZNYCH DLA SYGNAŁU UZYSKANEGO W WYNIKU AURALIZACJI ...................................... 183
- RYSUNEK 6-31 ŚREDNIE WARTOŚCI ODPOWIEDZI SŁUCHACZY Z PODZIAŁEM NA UTWORY W GATUNKACH MUZYCZNYCH DLA SYGNAŁU AURALIZOWANEGO Z KOREKCJĄ .............................................. 184
- RYSUNEK 6-32 SUMARYCZNA LICZBA WSKAZAŃ SŁUCHACZY DLA ZAPROPONOWANEGO SYSTEMU KOREKCJI I KRZYWYCH KOREKCYJNYCH ITUNES Z PODZIAŁEM NA GATUNKI MUZYCZNE (MAKSIMUM 78 DLA open in new tab
- KAŻDEGO GATUNKU) ................................................................................................ 186
- RYSUNEK 8-1 PRZEBIEGI SYGNAŁU MUZYCZNEGO Z GATUNKU CLASSICAL ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIU 1 I 2 Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW NAGŁOŚNIENIOWYCH S1 (A) I S2,S3(B) . 217 open in new tab
- RYSUNEK 8-2 PRZEBIEGI SYGNAŁU MUZYCZNEGO Z GATUNKU ELECTRONIC ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIU 1 I 2 Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW NAGŁOŚNIENIOWYCH S1 (A) I S2,S3 (B) 218 open in new tab
- RYSUNEK 8-3 PRZEBIEGI SYGNAŁU MUZYCZNEGO Z GATUNKU JAZZ ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIU 1 I 2 Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW NAGŁOŚNIENIOWYCH S1 (A) I S2,S3(B) . 219 open in new tab
- RYSUNEK 8-4 PRZEBIEGI SYGNAŁU MUZYCZNEGO Z GATUNKU POP ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIU 1 I 2 Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW NAGŁOŚNIENIOWYCH S1 (A) I S2,S3(B) . 220 open in new tab
- RYSUNEK 8-5 PRZEBIEGI SYGNAŁU MUZYCZNEGO Z GATUNKU RAP ZAREJESTROWANEGO W POMIESZCZENIU 1 I 2 Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW NAGŁOŚNIENIOWYCH S1 (A) I S2,S3(B) ...................... 221 open in new tab
- RYSUNEK 8-7 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI KLASYCZNEJ.................... 223
- RYSUNEK 8-8 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI ELEKTRONICZNEJ ............. 224
- RYSUNEK 8-9 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI JAZZOWEJ ...................... 225
- RYSUNEK 8-10 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI POP ............................. 226
- RYSUNEK 8-11 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI RAP.............................. 227
- RYSUNEK 8-12 PORÓWNANIE KRZYWYCH KOREKCYJNYCH WYGENEROWANYCH W PROGRAMIE ITUNES I Z WYKORZYSTANIEM PROPONOWANEJ METODY DLA GATUNKU MUZYKI ROCK ............................ 228
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 313 times