ADPCM 方案中的非线性预测模型计算
声音
2022-03-07 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
近来已有若干关于非线性预测应用于语音编码的论文发表。在 ICASSP98 上，我们展示了一个基于 ADPCM 方案、采用神经网络非线性预测器的系统。最关键的参数是训练过程，以实现良好的泛化能力以及对训练与测试条件间失配的鲁棒性。在本文中，我们提出了几种新方法，将原始系统的性能提升了最多 1.2dB 的 SEGSNR（使用贝叶斯正则化）。帧间 SEGSNR 的方差也得以最小化，因此新方案产生了更稳定的输出质量。
引用
@article{arxiv.2203.02020,
title = {Nonlinear predictive models computation in ADPCM schemes},
author = {Marcos Faundez-Zanuy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02020},
year = {2022}
}