使用子组自动最小化多轨音频中的掩蔽
音频与语音处理
2021-01-07 v3 声音
摘要
在混合多轨音频时，掩蔽最小化的迭代过程是一个具有挑战性的优化问题，部分原因在于听觉感知的复杂性和非线性。在本文中，我们首先提出了一个受 MPEG 心理声学模型启发的多轨掩蔽度量。我们研究了不同的音频处理技术，以操纵信号的频率和动态特性，从而基于所提出的度量减少掩蔽。我们还研究了在自动混合框架中使用子组混合是否有利于混合的感知质量和清晰度。评估结果表明，我们提出的掩蔽度量在自动混合框架中使用时，可用于减少通道间的听觉掩蔽，并提高混合的感知质量和感知清晰度。此外，我们的结果表明，在自动混合框架中使用子组混合可用于提高混合的感知质量和感知清晰度。
引用
@article{arxiv.1803.09960,
title = {Automatic Minimisation of Masking in Multitrack Audio using Subgroups},
author = {David Ronan and Zheng Ma and Paul Mc Namara and Hatice Gunes and Joshua D. Reiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.09960},
year = {2021}
}
备注
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