Многомасштабный метод

Алексей Лукин

Банки фильтров с фиксированным частотно-временном разрешением, такие как оконное преобразование Фурье (Short-Time Fourier Transform, STFT), являются общими инструментами для анализа и обработки звука, обладающими эффективной реализацией с помощью быстрого преобразования Фурье. Фиксированное частотно-временное разрешение STFT может привести к нежелательному размазыванию событий во времени и частоту. Мы предлагаем адаптивно изменяющееся частотно-временное разрешение STFT для уменьшения специфичных для банков фильтров артефактов при сохранении адекватного частотного разрешения. Предложены несколько стратегий систематической адаптации частотно-временного разрешения. Предложенный подход продемонстрирован на применениях к анализу спектрограмм, подавлению шума и обработке спектральных эффектов.

Учебные материалы

Материалы лекций по многомасштабному методу (Power Point) discussing spectral analysis and processing with a multiresolution STFT.

Публикации

• M.S.Tkachenko, A.S.Lukin "A multiresolution spectral subtraction algorithm for noise suppression in audio signals" // Proceedings of 12-th International Conference and Exhibition "Digital Signal Processing and its Applications" (DSPA'2010), vol. 1, p. 226. Abstract: PDF, 44 Kb, full text in Russian: PDF, 131 Kb
• A.Lukin, J.Todd "Adaptive Time-Frequency Resolution for Analysis and Processing of Audio" // 120th Audio Engineering Society Convention, Paris, France, May 2006, paper #6717. PDF, 555 Kb
• A.Lukin "A Multiresolution Approach for Improving Quality of Image Denoising Algorithms" // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP-2006), Toulouse, France, May 2006. PDF, 355 Kb
• A.Lukin, D.Kalinkina, D.Kubasov "Adaptive Multiresolution Filter Banks for Image and Audio Processing" // Proceedings of GraphiCon'2005, Novosibirsk Akademgorodok, Russia, 2005, pp. 312-315. PDF, 205 Kb