یادگیری گسترده سازی پهنای باند
ترجمه نشده

یادگیری گسترده سازی پهنای باند

عنوان فارسی مقاله: یادگیری گسترده سازی پهنای باند با استفاده از تجزیه محرک-ادراکی
عنوان انگلیسی مقاله: Learning Bandwidth Expansion Using Perceptually-motivated Loss
مجله/کنفرانس: کنفرانس بین المللی آکوستیک، گفتار و پردازش سیگنال - International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
رشته های تحصیلی مرتبط: مهندسی کامپیوتر
گرایش های تحصیلی مرتبط: مهندسی نرم افزار، طراحی و تولید نرم افزار، معماری سیستم های کامپیوتری
کلمات کلیدی فارسی: گسترده سازی پهنای باند، گسترده سازی پهنای باند، تفکیک پذیری فوق العاده صدا، یادگیری عمیق
کلمات کلیدی انگلیسی: Bandwidth expansion، bandwidth extension، audio super resolution، deep learning
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1109/ICASSP.2019.8682367
دانشگاه: Princeton University
ناشر: آی تریپل ای - IEEE
نوع ارائه مقاله: کنفرانس
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2019
شناسه ISSN: 1520-6149
فرمت مقاله انگلیسی: PDF
تعداد صفحات مقاله انگلیسی: 5
وضعیت ترجمه: ترجمه نشده است
قیمت مقاله انگلیسی: رایگان
آیا این مقاله بیس است: خیر
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: ندارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: ندارد
کد محصول: E13342
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


1- INTRODUCTION


2- RELATED WORK


3- METHOD


4- EVALUATION


5- CONCLUSION


References

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract


We introduce a perceptually motivated approach to bandwidth expansion for speech. Our method pairs a new 3-way split variant of the FFTNet neural vocoder structure with a perceptual loss function, combining objectives from both the time and frequency domains. Mean opinion score tests show that it outperforms baseline methods from both domains, even for extreme bandwidth expansion.


INTRODUCTION


This paper introduces a deep learning-based method for bandwidth expansion of human speech. The goal of the bandwidth expansion (BWE) problem, also called “bandwidth extension” and “audio super-resolution,” is to expand the frequency range of an input audio signal. Its traditional applications are in telephony, where the bandwidth of telephone speech may be limited to below 4 kHz, thus aiming to render muffled speech more intelligible [1]. In the context of newer audio synthesis tasks, such as textto-speech (TTS) and consumer digital media creation, there arises a need for more extreme BWE, such as to 44.1 kHz or 48 kHz. In WaveNet-like applications, for example, speech is synthesized at a low sampling rate for efficiency reasons [2]. BWE may be applied to synthesized audio to improve the listening experience. In another use case, many consumers record speech on low-bandwidth devices, such as a consumergrade microphone, and would like higher-resolution versions of their recordings for podcasts or other artistic purposes. In these applications, the input bandwidth might not be as low as that of telephone transmission, but rather around 8 kHz. Our objective is to super-resolve speech to high-definition audio – in our experiments, we convert 8 kHz to 44.1 kHz, although these are just parameters of the method. By expanding beyond 16 kHz, we emphasize not intelligibility as in traditional BWE, but high perceptual quality and sense of presence in the recording, since the extreme upper bands offer information beyond just speech content, including the finer details of the speaker’s voice and environment.

  • اشتراک گذاری در

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است

یادگیری گسترده سازی پهنای باند
نوشته های مرتبط
مقالات جدید
لوگوی رسانه های برخط

logo-samandehi

پیوندها