|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
摘 要：多声道音频信号在 r 采集、压缩、传输过程中可能造成音频数据丢失，为了确保给听众带来更真实的听觉! `+ n( O; | ~, g2 b
感受，该文提出一种基于低秩张量补全的音频丢失数据恢复方法。首先，把多声道音频信号表示为一个张量；其次， e1 f& a4 w4 W" e' |
把张量补全作为一个凸优化问题建模，利用松弛技术和变量分离技术得到闭合的增强拉格朗日函数；最后，通过交
$ f/ j' D% \, p( m6 x: Q! {5 e替迭代方法求解得到恢复的音频张量。在不同数据丢失率的实验中，通过与线性预测、加权优化的 CANDECOMP
! R) l J4 S- @/PARAFAC 分解方法进行对比分析，表明利用张量补全方法具有更高的音频信号恢复精度，隐藏参考和基准的多
/ K( q9 [6 j9 Z& Q* n) K( Q5 c激励测试结果也显示低秩张量补全方法能够有效地恢复多声道音频的丢失数据，从而获得更好的听觉效果。
% E: ~% |) f$ P8 `2 i: P关键词：音频信号恢复；张量补全；迹范数；凸优化8 c% B, D: [) K8 M/ V' d1 s8 H
1 引言0 N: F9 J) N& N
随着压缩技术和网络存储技术的发展，人们可
6 t2 A6 _4 h7 H' S" P以享受到高清多媒体数据带来的视听快感，而以多& v- x B$ G. q( M2 t, P
声道音频为代表的高质量音频也正逐步得到广泛的8 I9 m5 I x. s# L
应用。例如 5.1 声道、7.1 声道、9.1 声道音频等，
! z+ Y/ w3 I; }. ~* ^近期日本广播公司 NHK 还开发出一个多达 22.2
$ [0 c& o& `; d+ |1 m4 N& y' q* G2 ?
; Z: T: R5 f& D7 n* z: a& ^3 m4 |5 l; u1 N% w2 _* q# P
* k- p8 \; V4 |, g& d/ A/ B! k( n" L3 L. L7 H; ]3 X |3 i
附近下载：5 M! U* Y. `0 |1 F; d+ z
5 w+ {/ w1 k7 h |
|
/1 
发表于 2020-12-8 10:42
收藏
淘帖
支持！
反对！