基于相似关联度神经网络的音频频带扩展

Zjianeng · 发表于 2021-1-11 10:38

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摘要：宽带音频带宽的限制会降低其主观质量和自然度．本文提出了一种基于相似关联度神经网络的宽带向超宽带音频频带扩展方法．该方法将宽带音频的精细谱重构成多维相空间，并建立相似关联度神经网络来恢复高频成分的精细谱，同时借助高斯混合模型估计高频谱包络，并以Ｇ．７２２．１编码器为平台实现音频信号的带宽扩展．测试结果表明，本文方法扩展性能优于参考方法，其主观质量接近于Ｇ．７２２．１Ｃ超宽带编码器．关键词：音频编码；音频频带扩展；相似关联度神经网络；相空间重构；高斯混合模型

感知音频编码优先重建音频信号的低频（ＬｏｗＦｒｅ ｑｕｅｎｃｙ，ＬＦ）成分以提升编码效率．现有的通信网络通常传输７ｋＨｚ带宽的宽带（Ｗｉｄｅｂａｎｄ，ＷＢ）音频．相对于１４ｋＨｚ带宽的超宽带（ＳｕｐｅｒＷｉｄｅｂａｎｄ，ＳＷＢ）音频，高频（ＨｉｇｈＦｒｅｑｕｅｎｃｙ，ＨＦ）成分的丢失必然影响ＷＢ音频的自然度和表现力．为此，频带扩展（ＢａｎｄｗｉｄｔｈＥｘｔｅｎｓｉｏｎ，ＢＷＥ）可在ＷＢ解码端人为地恢复音频传输过程中截去的ＨＦ成分，进而增强听觉质量、重现ＳＷＢ音频［１］．

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Ｄ.H · 发表于 2021-1-11 11:18

音频频带扩展

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[毕业设计] 基于相似关联度神经网络的音频频带扩展

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