Studentoppgave:
Modellering av lyd med bilineære modeller

Idletechs AS har laget programvare som kan modellere variasjoner i evigvarende, høydimensjonale datastrømmer, basert på blant annet bilineær modellering. Metodene er selvlærende; de bygger selv opp effektive representasjoner av dataene de får. Modellene gir en kompakt og tolkbar representasjon av svært mange ulike datasett, og kan brukes på en lang rekke anvendelser.

Lyd har i en viss grad vært modellert med bilineære modeller tidligere, men det ligger et stort potensiale i å videreutvikle slike teknikker. Bilineær modellering kan benyttes til gjenkjenning, karakterisering, støyreduksjon, med mer. Med manipulasjon av modellen kan man lage et stort utvalg effekter, inkludert morfing mellom lydkilder.

Studenten vil få endel spillerom til å vinkle oppgaven etter egne interesser.

Interesse for lyd vil være en fordel, i likhet med kunnskaper om signalbehandling.

Dette er i første omgang en prosjektoppgave, hvor studenten vil kunne ta tak i en begrenset del av problemstillingen. Oppgaven vil kunne utvides til en masteroppgave.

Oppgaven er knyttet til NTNUs satsning innen Big Data Cybernetics.

Det anbefales å ta temaet TTK19 Strukturer og sammenhenger i komplekse systemer (3.75 studiepoeng), se www.itk.ntnu.no/emner/fordypning/ttk19

Det vil være begrensninger på opphavsrettigheter, herunder publisering.

Hovedveileder: Prof. Harald Martens (NTNU ITK / Idletechs)
Medveileder: Siv.Ing. Jan Otto Reberg (CTO Idletechs)

Tilbake til menyen over mulige masteroppgaver