具有相位感知先验的时频域音频修复

我们解决了时频音频修复问题，其目标是用可靠信息填充缺失的频谱图部分。尽管最近取得了进展，但现有方法在重建质量和计算效率方面仍面临限制。为了弥合这一差距，我们提出了一种利用相位感知信号先验的方法，该方法利用了瞬时频率的估计值。使用广义 Chambolle-Pock 算法对优化问题进行建模并求解。我们将所提出的方法与其他时频修复方法进行了评估，特别是深度先验音频修复神经网络和基于自回归的 Janssen-TF 方法。我们提出的方法在客观评估和进行的主观听觉测试中都大幅超越了这些方法，改进了现有技术水平。此外，与替代方法相比，以大幅降低的计算成本获得了重建结果。