基于凸优化的稀疏与余稀疏音频去量化
信号处理
2020-08-13 v2 声音
音频与语音处理
摘要
本文展示了基于稀疏性的方法在恢复量化信号方面的潜力。在 Brauer 等人（IEEE ICASSP 2016）研究的基础上，我们显著扩展了评估场景的范围：引入了分析（余稀疏）模型，使用了更有效的算法，并尝试了另一种时频变换。本文表明，基于分析的模型与合成模型性能相当，但 Gabor 变换比原先使用的余弦变换产生更好的结果。最后同样重要的是，我们以可复现的方式提供了代码与数据。
引用
@article{arxiv.2003.04222,
title = {Sparse and Cosparse Audio Dequantization Using Convex Optimization},
author = {Pavel Záviška and Pavel Rajmic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04222},
year = {2020}
}