Super-resolución en audios históricos y de espectro restringido
2022Descargar propuesta de investigación completa (PDF)
Profesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez
Resumen: La super-resolución de archivos de audio busca extender el ancho de banda y el contenido armónico contenido en la voz o la música mediante el uso de redes neuronales. En este proyecto se propone analizar las ventajas, alcances y debilidades de las redes neuronales para la restauración de audios.
Objetivo general:
Emplear redes neuronales para super-resolución en archivos de audio
Objetivos específicos:
- Investigar los fundamentos de redes neuronales, especialmente redes neuronales generativas adversarias y redes neuronales convolucionales
- Realizar el estado del arte para identificar el tipo de redes neuronales más adecuadas al problema
- Generar un algoritmo de super-resolución para audio basados en las redes neuronales seleccionadas
- Realizar el entrenamiento del algoritmo y probar su desempeño en las instancias disponibles
- Reportar los resultados obtenidos en la Idónea Comunicación de Resultados (ICR)
Ultima actualización 25/07/2022 por pcyti