BAE-Net：一种低复杂度高保真带宽自适应语音超分辨神经网络
声音
2023-12-22 v1 音频与语音处理
摘要
语音带宽扩展（BWE）在增强真实通信系统的感知语音质量方面已显示出前景。目前大多数 BWE 研究主要关注固定的上采样比率，忽视了由于各种捕获设备和传输条件，有效带宽可能频繁波动的事实。本文提出一种新颖的流式自适应带宽扩展解决方案，称为 BAE-Net，适用于处理带有未知和可变有效带宽的低分辨率语音。为解决在不知情情况下恢复高频率幅值和相位语音内容的挑战，我们设计了包含幅值填充和相位细化的双流架构。针对边缘设备的潜在应用，本文还引入了 BAE-NET-lite，这是一个轻量级、流式且高效的框架。定量结果表明，与现有最先进的 BWE 方法相比，BAE-Net 在性能和计算效率方面均表现出优势。
引用
@article{arxiv.2312.13722,
title = {BAE-Net: A Low complexity and high fidelity Bandwidth-Adaptive neural network for speech super-resolution},
author = {Guochen Yu and Xiguang Zheng and Nan Li and Runqiang Han and Chengshi Zheng and Chen Zhang and Chao Zhou and Qi Huang and Bing Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.13722},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICASSP 2024