【摘 要】
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本文提出了一种基于FFTNet的生成对抗网络模型来实现极端音频超分辨率任务。生成器采用并行、非因果、Non-local运算的三路分裂求和FFTNet,此浅层模型速度快,精度高,能更好的
【基金项目】
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福建省科技重大专项(2020HZ02014),福建省自然科学基金项目(2018J01095),福建省高校产学研合作科技重大项目(2013H6016),华侨大学中青年教师科技创新资助计划项目(ZQN-PY509)
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本文提出了一种基于FFTNet的生成对抗网络模型来实现极端音频超分辨率任务。生成器采用并行、非因果、Non-local运算的三路分裂求和FFTNet,此浅层模型速度快,精度高,能更好的提取时域音频的长期相关结构,以期望分辨率提取特征,提升重建性能;设计匹配性能的判别器,稳定适应生成对抗架构;融合基于频域的感知损失,与样本空间损失固定加权减少重建失真和提高感知质量。从主客观进行系统评价,本文方法都优于基线模型,从2x/4x/6x倍还原效果来看,模型具有极端的高频重建能力,有助于提高音频信号的时间分辨率。
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