A Rule-Based Framework for Audio Artifacts Detection and Quality Control in Digitised Vinyl Records

Audio signal processing has become increasingly important in both consumer and professional applications, particularly in the context of digitisation of analog media such as vinyl records. However, the digitisation process often introduces characteristic defects, including transient artefacts such as clicks, pops, and crackle noise, as well as potential inconsistencies in the frequency content that can degrade overall audio quality. This thesis presents the design and implementation of an automated system for quality control of digitised audio files. The proposed approach is based on the extraction and analysis of relevant audio features, including Root Mean Square (RMS), spectral centroid, and zero-crossing rate (ZCR), which enable the detection of abnormal events within the signal. Artefact detection is performed by identifying sudden variations in signal energy, while a rule-based classification mechanism is used to distinguish between different types of defects based on their temporal and spectral characteristics. In addition, a frequency-based analysis is incorporated using pitch estimation techniques to detect deviations in tonal stability. These components are integrated into a decision framework that determines the validity of an audio file based on adaptive thresholding strategies. To support system evaluation, both qualitative and quantitative validation methods are employed. An interactive inspection environment, including waveform visualization and event playback, enables detailed analysis of detected artefacts. Furthermore, a synthetic dataset generation pipeline is developed to facilitate controlled performance evaluation and threshold tuning. The system also includes automated reporting and notification functionalities, enabling practical integration into audio processing workflows. The results demonstrate that the proposed approach provides an interpretable and computationally efficient solution for audio quality assessment, while highlighting the need for more advanced and adaptive methods to further improve detection performance.

L’elaborazione del segnale audio è diventata sempre più importante sia nelle applicazioni consumer sia in quelle professionali, in particolare nel contesto della digitalizzazione di supporti analogici come i dischi in vinile. Tuttavia, il processo di digitalizzazione introduce spesso difetti caratteristici, tra cui artefatti transitori come clic, pop e rumore di crepitio, nonché potenziali incoerenze nel contenuto in frequenza che possono degradare la qualità complessiva dell’audio. Questa tesi presenta la progettazione e l’implementazione di un sistema automatizzato per il controllo di qualità di file audio digitalizzati. L’approccio proposto si basa sull’estrazione e sull’analisi di caratteristiche audio rilevanti, tra cui il Root Mean Square (RMS), il centroide spettrale e il tasso di attraversamento dello zero (ZCR), che consentono di rilevare eventi anomali all’interno del segnale. Il rilevamento degli artefatti viene effettuato identificando variazioni improvvise nell’energia del segnale, mentre un meccanismo di classificazione basato su regole viene utilizzato per distinguere tra diversi tipi di difetti in base alle loro caratteristiche temporali e spettrali. Inoltre, viene incorporata un’analisi basata sulla frequenza utilizzando tecniche di stima dell’intonazione per rilevare deviazioni nella stabilità tonale. Questi componenti sono integrati in un framework decisionale che determina la validità di un file audio sulla base di strategie di sogliatura adattiva. Per supportare la valutazione del sistema, vengono impiegati metodi di validazione sia qualitativi sia quantitativi. Un ambiente di ispezione interattivo, che include la visualizzazione della forma d’onda e la riproduzione degli eventi, consente un’analisi dettagliata degli artefatti rilevati. Inoltre, viene sviluppata una pipeline per la generazione di dataset sintetici al fine di facilitare una valutazione controllata delle prestazioni e la regolazione delle soglie. Il sistema include anche funzionalità automatizzate di reporting e notifica, permettendo un’integrazione pratica nei flussi di lavoro di elaborazione audio. I risultati dimostrano che l’approccio proposto fornisce una soluzione interpretabile ed efficiente dal punto di vista computazionale per la valutazione della qualità audio, evidenziando al contempo la necessità di metodi più avanzati e adattivi per migliorare ulteriormente le prestazioni di rilevamento.