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J-GLOBAL ID：201802273851358497   整理番号：18A1771805

線形予測ベースの解析合成を用いた効率的な超広帯域幅拡張【JST・京大機械翻訳】

Efficient Super-Wide Bandwidth Extension Using Linear Prediction Based Analysis-Synthesis

著者 (3件)： Bachhav Pramod (EURECOM, Sophia Antipolis, France) ,  Todisco Massimiliano (EURECOM, Sophia Antipolis, France) ,  Evans Nicholas (EURECOM, Sophia Antipolis, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 5429-5433  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,多くのスマートデバイスは,超広帯域における高品質音声通信サービスをサポートしている。しかしながら,音声品質は,それらが超広帯域サポートを欠いているネットワークやデバイスで使用されると劣化する。次に,人工帯域幅拡張を用いて,音声品質を改善した。広帯域拡張へのアプローチは以前に報告されているが,本論文は超広帯域幅拡張へのアプローチを提案した。このアルゴリズムは,従来の線形予測解析を用いて広帯域信号からスペクトルエンベロープと残留誤差情報を抽出する古典的ソースフィルタモデルに基づいている。次に,拡張超広帯域信号が元の広帯域エンベロープとの組合せから導出される前に,残留誤差成分を拡張するために,スペクトル鏡の形式を用いた。音声品質への改善は,客観的および主観的評価の両方で確認される。これらの結果は,広帯域音声の帯域幅拡張から導出された超広帯域音声の品質が,13.2kbpのビットレートをもつ標準強化音声サービス(EVS)コーデックで処理された音声のそれに匹敵することを示した。欠落した超広帯域成分の統計的推定を必要とせずに,提案したアルゴリズムは非常に効率的であり,無視できる待ち時間しか導入しない。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  フィルタ ,  ネットワーク ,  品質 ,  スペクトル ,  音声通信 ,  待ち時間 ,  エンベロープ ,  *広帯域 ,  *線形予測 ,  主観評価
準シソーラス用語： ビットレート ,  *超広帯域 ,  音声品質 ,  *帯域幅拡張 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形予測 ,  解析 ,  帯域幅拡張