基于加权 l1 最小化的心理声学驱动音频去削波方法
音频与语音处理
2020-07-02 v2 声音
摘要
本文提出一种基于稀疏性的音频去削波新方法。该方法通过在 最小化中对变换系数进行加权，融入心理声学信息。加权在保持算法低复杂度的同时，提升了修复质量。基于绝对听阈、全局掩蔽阈值以及二次曲线，提出了三种可能的权重构造方式。实验依据信号失真比（SDR）和 PEMO-Q 客观差异等级（ODG）比较了修复质量，表明在权重选择正确的情况下，所提方法能够与当前最优方法相媲美，甚至优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1905.00628,
title = {Psychoacoustically Motivated Audio Declipping Based on Weighted l1 Minimization},
author = {Pavel Záviška and Pavel Rajmic and Jíří Schimmel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00628},
year = {2020}
}