Filtry
wszystkich: 104
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (79)
Wyniki wyszukiwania dla: AUTOMATIC AUDIO MIXING
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Geoinformatycznych
Potencjał BadawczyW katedrze prowadzone są badania naukowe w zakresie szeroko rozumianych Systemów Informacji Geograficznej (GIS). Tematyka badań obejmuje zastosowanie GIS w technologiach bezpieczeństwa, wizualizacje i analizy przestrzenne, systemy numerycznego prognozowania pogody, technologie nawigacji w ramach mobilnych systemów informacji przestrzennej, oraz zaawansowane techniki obrazowania satelitarnego. Katedra kontynuuje również badania...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (25)
Wyniki wyszukiwania dla: AUTOMATIC AUDIO MIXING
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Oferta BiznesowaNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
-
Laboratorium Badań Środowiskowych w Transporcie
Oferta BiznesowaBadania sygnałów akustycznych i drganiowych. Analizy sygnałów wibroakustycznych.
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Oferta BiznesowaBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (1162)
Wyniki wyszukiwania dla: AUTOMATIC AUDIO MIXING
-
Automatic audio signal mixing system based on one-dimensional Wave-U-Net autoencoders
PublikacjaThe purpose of this dissertation is to develop an automatic song mixing system that is capable of automatically mixing a song with good quality in any music genre. This work recalls first the audio signal processing methods used in audio mixing, and it describes selected methods for automatic audio mixing. Then, a novel architecture built based on one-dimensional Wave-U-Net autoencoders is proposed for automatic music mixing. Models...
-
Automatic audio-visual threat detection
PublikacjaThe concept, practical realization and application of a system for detection and classification of hazardous situations based on multimodal sound and vision analysis are presented. The device consists of new kind multichannel miniature sound intensity sensors, digital Pan Tilt Zoom and fixed cameras and a bundle of signal processing algorithms. The simultaneous analysis of multimodal signals can significantly improve the accuracy...
-
Automatic system for audio-video material reconstruction and archiving
PublikacjaReferat przedstawia propozycję modelu systemu automatycznej archiwizacji i rekonstrukcji nagrań audio-wideo. Założeniem tego rozwiązania jest uczynienie procesu rekonstrukcji nagrań bardziej niezależnym od człowieka. Ma to na celu redukcję kosztów rekonstrukcji przetwarzanych nagrań. Z powodu dużej liczby archiwalnych nagrań audio-wideo istnieje potrzeba stworzenia systemu który umożliwi automatyczną indeksację ich treści. Pomoże...
-
An audio-visual corpus for multimodal automatic speech recognition
Publikacjareview of available audio-visual speech corpora and a description of a new multimodal corpus of English speech recordings is provided. The new corpus containing 31 hours of recordings was created specifically to assist audio-visual speech recognition systems (AVSR) development. The database related to the corpus includes high-resolution, high-framerate stereoscopic video streams from RGB cameras, depth imaging stream utilizing Time-of-Flight...
-
Automatic music signal mixing system based on one-dimensional Wave-U-Net autoencoders
PublikacjaThe purpose of this paper is to show a music mixing system that is capable of automatically mixing separate raw recordings with good quality regardless of the music genre. This work recalls selected methods for automatic audio mixing first. Then, a novel deep model based on one-dimensional Wave-U-Net autoencoders is proposed for automatic music mixing. The model is trained on a custom-prepared database. Mixes created using the...