Studie možností využití nezáporného rozkladu matice pro ztrátovou kompresi zvuku

Abstract

Algoritmus nezáporného rozkladu matic byl úspěsně použit pro mnoho různých problémů, které souvisí s analýzou velkého množství dat a z nich plynoucích souvislostí. Využívá se např. pro rozpoznávání obličejů, separaci signálů či kompresi obrázků. Cílem této práce je prozkoumat možné využití nezáporného rozkladu matic pro ztrátovou kompresi zvuku. Bude naprogramován referenční kodér a dekodér zvuku využívajicí NMF, a s ním budou potom provedeny různé experimenty. Výsledky budou změřeny a srovnány vůči existujícím nástrojům pro kompresi zvuku.

Non-negative matrix factorization has been successfully applied in various scenarios involving analysis of large chunks of data and finding patterns in them for later use. It's used to perform things such as face recognition, source separation or image compression among others. The purpose of this thesis is to research possible uses of non-negative matrix factorization in the problem of lossy audio compression. A reference audio encoder and decoder using NMF will be implemented and various experiments using this encoder will be conducted. The results will be measured and compared to existing audio compressing solutions.