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J-GLOBAL ID：201702285590033697   整理番号：17A1641537

非負行列因数分解に基づく高品質オーディオオブジェクト符号化フレームワーク【Powered by NICT】

High quality audio object coding framework based on non-negative matrix factorization

著者 (5件)： Wu Tingzhao (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China; Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China; Collaborative ...) ,  Hu Ruimin (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China; Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Wang Xiaochen (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China; Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan 430079, China) ,  Ke Shanfa (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Wang Jinshan (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
資料名： China Communications  (China Communications)
巻： 14  号： 9  ページ： 32-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2359A  ISSN： 1673-5447  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクトベースオーディオ符号化オーディオシーン符号化の主要な技術である。各物体軌跡を効果的に再構成,個人オーディオシーン再構成のための十分な柔軟性を提供する以外にできる。オブジェクトベースオーディオ符号化が注目されているますます注目。しかし,既存のオブジェクトベース法は,低いパラメータ周波数領域分解能のため不十分な音品質を持っている。高品質オーディオオブジェクト符号化を達成するために,非負行列因数分解(NMF)法を導入した新しい符号化フレームワークを提案した。高分解能をもつ物体パラメータを抽出音質を改善するための,パラメータ符号化へのNMF法を適用した高分解能に起因する高ビットレートを低減した。実験の結果は,提案したフレームワークは,符号化品質を25%改善できることを示したので,より柔軟で高品質方法でオーディオシーンを符号化するための良好な解を提供することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数領域 ,  軌跡 ,  音質 ,  柔軟性 ,  分解能 ,  音響 ,  *符号化 ,  *品質 ,  再構成 ,  高分解能
準シソーラス用語： ビットレート ,  オーディオ符号化 ,  *高品質 ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 符号理論  (ND02030R) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非負行列因数分解 ,  高品質 ,  オーディオ ,  オブジェクト ,  符号化 ,  フレームワーク