Título:
Diffusion-based denoising of historical recordings.
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Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Miranda, Bernardo V.
Deslandes, Rafael A.
Irigaray, Ignacio
Biscainho, Luiz W. P.
Deslandes, Rafael A.
Irigaray, Ignacio
Biscainho, Luiz W. P.
Tutor:
Tipo de documento:
Preprint
Editor:
Palabras clave:
Audio denoising
Diffusion models
Diffusion models
Descriptores:
Año de publicación:
2025
Contenido:
Resumen:
In the context of audio restoration, the need to remove background noise from historical music recordings is a recurring problem, for which traditional signal processing and supervised deep learning methods have been previously applied. In this work, a generative approach that adapts conditional diffusion sampling for removing perceptually distributed noise is investigated, using the particular case of background noise removal from solo classical piano recordings as a proof of concept. The proposed method uses a set of noise examples to simulate perceptually distributed noise with specific characteristics throughout conditional diffusion sampling. Experiments with real historical 78 RPM recordings and clean recordings with added 78 RPM noise and tape hiss demonstrate that diffusion-based audio denoising performs comparably to state-of-the-art deep learning methods.
Descripción:
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Editorial:
EN:
Financiadores:
Este estudio fue financiado en parte por la Coordinación de Perfeccionamiento de Personal de Nivel Superior (CAPES) - Código Financiero 001 y el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq), mediante la Subvención n.º 311146/2021-0.
Citación:
Miranda, B., Deslandes, R., Irigaray, I. y otros. Diffusion-based denoising of historical recordings. [Preprint]. Publicado en: Journal of the Audio Engineering Society, 2025, vol. 73, no. 4, pp. 220-230. DOI: 10.17743/jaes.2022.0198.
Citación:
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ISBN:
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ISSN:
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Otros identificadores:
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
Departamento académico:
Procesamiento de Señales
Grupo de investigación:
Procesamiento de Audio
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Colecciones:
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