Open Dataset for Modeling Nonlinear Systems for Electric Guitar
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F25%3A00383582" target="_blank" >RIV/68407700:21230/25:00383582 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/RADIOELEKTRONIKA65656.2025.11008383" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/RADIOELEKTRONIKA65656.2025.11008383</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/RADIOELEKTRONIKA65656.2025.11008383" target="_blank" >10.1109/RADIOELEKTRONIKA65656.2025.11008383</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Open Dataset for Modeling Nonlinear Systems for Electric Guitar
Popis výsledku v původním jazyce
A robust representative dataset is a critical component in proper training of any neural network. In this paper, we present a dataset designed specifically for training models of nonlinear systems relevant to electric guitar, including distortion effects and amplifiers. Our dataset, which reflects developments in the design of electric guitars, is carefully selected and ready for further extension using readily available commercial recording equipment. The introduced dataset consists of source audio signals recorded on several guitars and short synthesized samples, and corresponding output signals from several systems at several setting combinations.
Název v anglickém jazyce
Open Dataset for Modeling Nonlinear Systems for Electric Guitar
Popis výsledku anglicky
A robust representative dataset is a critical component in proper training of any neural network. In this paper, we present a dataset designed specifically for training models of nonlinear systems relevant to electric guitar, including distortion effects and amplifiers. Our dataset, which reflects developments in the design of electric guitars, is carefully selected and ready for further extension using readily available commercial recording equipment. The introduced dataset consists of source audio signals recorded on several guitars and short synthesized samples, and corresponding output signals from several systems at several setting combinations.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Radioelektronika 2025
ISBN
979-8-3315-4447-8
ISSN
2993-2165
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Brussels
Místo konání akce
Hnanice
Datum konání akce
12. 5. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001509603700011