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针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏方法及其设备
摘要文本
本发明涉及音频修复技术领域,具体涉及一种针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏方法及其设备;使用短时傅里叶变换将音频信号分成多个时间段,并在每个时间段内计算其频谱表示;使用自回归模型以及循环神经网络模型对其进行建模和预测;使用卷积神经网络对其进行建模和预测;将时域和频域的预测结果进行合并,得到完整的音频信号预测结果;在针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏设备中,包括模型训练模块、数据加密模块和音频修复模块;通过上述方式,实现实时隐藏错误的能力有助于减轻丢包造成的音频损伤,从而提高现实场景中音频播放的质量。
申请人信息
- 申请人:南京龙垣信息科技有限公司
- 申请人地址:210012 江苏省南京市雨花台区安德门大街23号金地威新雨花创新中心2-1
- 发明人: 南京龙垣信息科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏方法及其设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410011919.4 |
| 申请日 | 2024/1/4 |
| 公告号 | CN117524253A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G10L25/30 |
| 权利人 | 南京龙垣信息科技有限公司 |
| 发明人 | 赵胜; 丁卓 |
| 地址 | 江苏省南京市雨花台区安德门大街23号金地威新雨花创新中心2-1 |
专利主权项内容
1.一种针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏方法,其特征在于,包括如下步骤:频谱表示:使用短时傅里叶变换将音频信号分成多个时间段,并在每个时间段内计算其频谱表示;时域表示:在每个时间段中,使用自回归模型以及循环神经网络模型对其进行建模和预测;频域表示:对于每个频谱子带,使用卷积神经网络对其进行建模和预测;预测合并:对于每个时间段的每个频谱子带,将时域和频域的预测结果进行合并,得到完整的音频信号预测结果。。数据由马 克 团 队整理