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Artificial bandwidth extension using deep neural network-based spectral envelope estimation and enhanced excitation estimation

机译：使用基于深度神经网络的频谱包络估计和增强的激励估计来进行人工带宽扩展

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The authors propose a robust artificial bandwidth extension (ABE) technique to improve narrowband (NB) speech signal quality using an enhanced spectrum envelope and excitation estimation. For envelope estimation, they propose an enhanced envelope estimation method using a deep neural network with multiple layers. For excitation estimation, they use a whitened NB excitation signal that is generated by passing the excitation signal through a whitening filter. An adaptive spectral double shifting method is introduced to obtain an enhanced wideband (WB) excitation signal. The proposed ABE system is applied to the decoded output of an adaptive multi-rate (AMR) codec at 12.2 kbps. They evaluate its performance using log spectral distortion, a WB perceptual evaluation of speech quality, and a formal listening test. The objective and subjective evaluations confirm that the proposed ABE system provides better speech quality than AMR at the same bit rate.
机译：作者提出了一种鲁棒的人工带宽扩展（ABE）技术，以使用增强的频谱包络和激励估计来改善窄带（NB）语音信号质量。对于包络估计，他们提出了一种使用多层神经网络的增强型包络估计方法。对于激励估计，他们使用了白化的NB激励信号，该信号是通过使激励信号通过白化滤波器而生成的。引入了一种自适应频谱双频移方法来获得增强的宽带（WB）激励信号。拟议的ABE系统应用于12.2 kbps的自适应多速率（AMR）编解码器的解码输出。他们使用对数频谱失真，WB对语音质量的感知评估以及正式的听力测试来评估其性能。客观评估和主观评估证实，在相同的比特率下，所提出的ABE系统比AMR提供更好的语音质量。

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