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https://hdl.handle.net/20.500.12008/39637
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Irigaray, Ignacio | - |
dc.contributor.author | Rocamora, Martín | - |
dc.contributor.author | Biscainho, Luiz W. P. | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-23T22:04:18Z | - |
dc.date.available | 2023-08-23T22:04:18Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Irigaray, I. Rocamora, M. y Biscainho, L. Noise reduction in analog tape audio recordings with deep learning models [en línea]. EN: AES 2023 International Conference on Audio Archiving, Preservation & Restoration, Culpeper, VA, USA, 1-3 jun. 2023, p. 1-6. | es |
dc.identifier.uri | https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=22138 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/39637 | - |
dc.description | Agradecemos al Centro Nacional de Documentación Musical (Montevideo, Uruguay) por su apoyo. | es |
dc.description.abstract | This work addresses the problem of noise reduction in tape recordings using a deep-learning approach. First, we build a data set of audio snippets of tape noise extracted from different functional tape equipment—comprising open reel and cassette. Then, we adapt and train an existing deep-learning architecture originally proposed to remove noise from 78 RPM gramophone records. The model learns from mixtures of the noise snippets with clean audio excerpts at different SNRs. Experimental results validate the approach, showing the benefits of using real tape recording noise in training the model. Furthermore, the data set of tape noise snippets and the trained deep-learning models are publicly available. In this way, we encourage the collective improvement of the data set and the broad application of the denoising approach by sound archives. | es |
dc.format.extent | 6 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | en | es |
dc.publisher | Audio Engineering Society | es |
dc.relation.ispartof | AES 2023 International Conference on Audio Archiving, Preservation & Restoration, Culpeper, VA, USA, 1-3 jun 2023, pp 1-6 | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject | Noise reduction | es |
dc.subject | Audio tape | es |
dc.subject | Deep learning | es |
dc.title | Noise reduction in analog tape audio recordings with deep learning models. | es |
dc.type | Ponencia | es |
dc.contributor.filiacion | Irigaray Ignacio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Rocamora Martín, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Biscainho Luiz W. P., Universidad Federal de Río de Janeiro, Brasil | - |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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