基于回声状态网络的音频频带扩展方法

宽带音频通信系统对传输信号有效带宽的限制会降低重建音频的主观质量和自然程度.本文提出了一种基于回声状态网络的宽带向超宽带音频盲目式频带扩展方法.该方法借助回声状态网络来模拟音频信号高低频频谱参数间的映射关系,并依据网络模型中的时延递归结构连续更新系统状态来近似描述音频特征的时域演变过程,有效地估计了高频成分的频谱包络.同时,结合频谱复制方法得到的高频频谱细节,该方法实现了宽带向超宽带音频的有效扩展.测试结果表明,本文所提方法提升了宽带音频的听觉质量;对于多数测试数据,该方法在静态和动态失真方面获得了优于高斯混合模型扩展方法的扩展性能.

基于相似关联度神经网络的音频频带扩展

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.

基于耳蜗滤波器倒谱参数的音频频带扩展方法

音频频带扩展是根据接收的宽带信号在解码端人为地重建出丢失的高频成分,以提升音频听觉质量。该文基于耳蜗滤波器倒谱参数提出了一种盲目式音频频带扩展方法。该方法模拟外耳听觉系统,提取耳蜗滤波器倒谱系数来描述宽带音频频谱信息,并利用Gauss混合模型对高频谱包络进行估计。结合基于最近邻匹配的谱细节恢复方法,实现了宽带向超宽带音频的有效扩展。主客观测试表明,该方法的重建音频质量优于基于传统音频特征的扩展方法。