一种用于网络音乐演奏应用中音频信号低延迟丢包隐藏的深度学习方法
声音
2020-07-15 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
音频与语音处理
摘要
网络音乐演奏（NMP）被设想为互联网应用中的潜在变革者：它旨在通过电信网络使远程音乐家能够一起互动与演奏，从而革新音乐交互的传统概念。然而，由于对音频质量尤其是网络延迟极为严格的要求，确保音乐演奏的真实条件构成了一项重大工程挑战。为最小化音乐家所体验的端到端延迟，NMP 应用的典型实现使用未压缩的双向音频流并采用 UDP 作为传输协议。由于无连接且不可靠，通过 UDP 传输并在传输中丢失的音频包不会被重传，从而在接收端音频播放中引起故障。本文描述了一种利用深度学习方法实时预测丢失包内容的技术。实时隐藏错误的能力有助于减轻由丢包引起的音频损伤，从而改善真实场景中的音频播放质量。
引用
@article{arxiv.2007.07132,
title = {A Deep Learning Approach for Low-Latency Packet Loss Concealment of Audio Signals in Networked Music Performance Applications},
author = {Prateek Verma and Alessandro Ilic Mezza and Chris Chafe and Cristina Rottondi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.07132},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 2 figures