Redes Perceptron Multicamadas para modelar efeitos de distorção em sinais de guitarra elétrica
DOI:
10.56762/tecnia.v10i2.1670Palabras clave:
Modelagem de Distorção de Áudio, Redes MLP, Processamento de Sinal, Sistemas DinâmicosResumen
Este trabalho investiga a modelagem de efeitos de distorção em sinais de guitarra elétrica utilizando redes perceptron multicamadas (MLPs). Na proposta, a MLP é responsável por transformar o sinal elétrico original da guitarra em um sinal distorcido. Para o treinamento da rede, foram gerados/coletados dados sintéticos de efeito de distorção a partir de sinais elétricos reais aplicados em um simulador SPICE de circuitos eletrônicos. Os resultados do estudo são apresentados em termos de Erro Quadrático Médio (EQM) e testes estatísticos de aderência de Kolmogorov-Smirnov. As análises demonstram que a proposta apresentada para modelar o sistema dinâmico de um pedal elétrico de distorção com o uso da MLP tem bom desempenho, representando os sinais distorcidos com fidelidade.
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Citas
BISHOP, C. M. Pattern recognition and machine learning. Cambridge: Springer, 2006. v. 4.
BRUNETTO, L. F. M.; SCHMIDT, C. E.; DALLA’ROSA, A. Seleção de hiperparâmetros para uma rede multi-layer perceptron aplicada na predição do preço da soja. Revista Tecnia, Goiânia, v. 8, n. 2, p. 1-15, 2023.
LTSPICE. [S. l.]: Analog, 2023. Disponível em https://www.analog.com/en/design-center/design-tools-and-calculators/ltspice-simulator.html. Acesso em: 31 maio 2023.
ENGEL, J.; RESNICK, C.; ROBERTS, A.; DIELEMAN, S.; NOROUZI, M.; ECK, D.; SIMONYAN, K. Neural audio synthesis of musical notes with wavenet autoencoders. PMLR. International Conference on Machine Learning, p. 1068-1077, 2017.
FACELI, K.; LORENA, A. C.; GAMA, J.; CARVALHO, A. C. P. L. F. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011.
KINGMA, D. P.; BA, J. Adam: A method for stochastic optimization. Arxiv, [s. l.], v. 1, p. 1-15, 2017.
KULESHOV, V.; ENAM, S. Z.; ERMON, S. Audio super resolution using neural networks. Arxiv, [s. l.], p. 1-8, 2017. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1708.00853. Acesso em: 5 set. 2025.
PURWINS, H.; LI, B.; VIRTANEN, T.; SCHLÜTER, J.; CHANG, S.-Y.; SAINATH, T. Deep learning for audio signal processing. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, [s. l.], v. 13, n. 2, p. 206-219, 2019.
REISS, J. D.; MCPHERSON, A. Audio effects: theory, implementation and application. Florida: CRC Press, 2014.
ROSS, S. M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists. [Estados Unidos]: Academic Press, 2020.
SELF, D. Small signal audio design. 4 th. Waltham: Focal Press, 2023.
STEPHENS, M. A. Edf statistics for goodness of fit and some comparisons. Journal of the American statistical Association, Taylor & Francis, v. 69, n. 347, p. 730-737, 1974.
WASSERMAN, L. All of statistics: a concise course in statistical inference. Berlim: Springer Science & Business Media, 2004.
ZHANG, A.; LIPTON, Z. C.; LI, M.; SMOLA, A. J. Dive into Deep Learning. Cambridge: Cambridge University Press, 2023.
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