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基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法
1
作者
黄晋维
鲍长春
周静
《电子学报》
EI
CAS
2024年第8期2581-2590,共10页
对基于神经网络的丢包隐藏方法而言,输入特征是直接影响最终恢复效果的重要因素.此外,如何通过丢包隐藏恢复高自然度的语音,也是亟待解决的难题.为有效恢复丢包语音并提高自然度,本文提出了一种基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐...
对基于神经网络的丢包隐藏方法而言,输入特征是直接影响最终恢复效果的重要因素.此外,如何通过丢包隐藏恢复高自然度的语音,也是亟待解决的难题.为有效恢复丢包语音并提高自然度,本文提出了一种基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法.该方法采用一种非对称的编解码网络结构.在编码端,用两个独立的编码网络分别从时域波形和梅尔谱中提取深层时频特征.在解码端,将时频深层特征一同送入由时序自适应反归一化层构成的声码器中,以恢复丢失的语音信号并提高自然度.仿真实验表明,该方法在语音感知质量和短时客观可懂度上均优于现有的两种丢包隐藏算法.
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关键词
丢包隐藏
先验梅尔谱
神经声码器
时序自适应反归一化层
时频特征
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职称材料
题名
基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法
1
作者
黄晋维
鲍长春
周静
机构
北京工业大学信息学部语音与音频信息处理研究所
出处
《电子学报》
EI
CAS
2024年第8期2581-2590,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61831019)。
文摘
对基于神经网络的丢包隐藏方法而言,输入特征是直接影响最终恢复效果的重要因素.此外,如何通过丢包隐藏恢复高自然度的语音,也是亟待解决的难题.为有效恢复丢包语音并提高自然度,本文提出了一种基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法.该方法采用一种非对称的编解码网络结构.在编码端,用两个独立的编码网络分别从时域波形和梅尔谱中提取深层时频特征.在解码端,将时频深层特征一同送入由时序自适应反归一化层构成的声码器中,以恢复丢失的语音信号并提高自然度.仿真实验表明,该方法在语音感知质量和短时客观可懂度上均优于现有的两种丢包隐藏算法.
关键词
丢包隐藏
先验梅尔谱
神经声码器
时序自适应反归一化层
时频特征
Keywords
packet loss concealment
Mel-spectrum
neural vocoder
temporal adaptive de-normalization layer
timefrequency features
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法
黄晋维
鲍长春
周静
《电子学报》
EI
CAS
2024
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