基于分形理论与数据组合的音频频带扩展方法研究

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本文在深入研究传统音频频带扩展方法的基础上,分析了音频频谱序列的非线性特性。在此基础上,分别提出基于分形预测的高频谱细节恢复方法和基于数据组合算法的高频谱包络恢复方法,从而实现了一套完整的宽带音频向超宽带音频的盲目式频带扩展算法。最终将所提扩展方法应用到了实际宽带音频编码器中,并对其主客观听觉质量进行了分析评测。  本文分别对音频频域序列的关联维数及Hurst指数进行了统计分析,进而对音频频域序列的分形特性和长相关特性进行了验证。在此基础上,本文采用分形预测方法结合相空间重构技术对高频谱细节进行恢复。在音频频域序列相空间中,基于夹角余弦值选取预测相点的近邻相点。然后,利用预测相点与近邻相点的相关关系构建分形预测模型,进而实现对高频谱细节的有效恢复。最后,结合高斯混合模型的高频谱包络估计算法从而实现宽带向超宽带的扩展。  在频谱包络方面,本文利用数据组合算法针对低频时频特征量与高频谱包络的映射关系进行线下训练,并依据“优胜劣汰”原则来自组织地构建非线性数学模型,从而恢复高频谱包络。结合基于分形预测模型的高频谱细节恢复方法,进一步重建音频信号的高频频谱,实现一套完整的宽带音频向超宽带音频的盲目式频带扩展方法。  在实际编码器应用方面,将所提频带扩展算法应用到了ITU-T G.722.1宽带音频编码器中,并与G.722.1C超宽带音频编码器性能进行了比对。主客观质量评测均表明,大多数情况下,在24kbps码率时G.722.1宽带音频结合所提频带扩展算法得到的音频质量与G.722.1C超宽带音频编解码得到的音频质量相当。
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