論文の概要: Neural Spectral Band Generation for Audio Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06732v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 04:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:46.661866
• Title: Neural Spectral Band Generation for Audio Coding
• Title（参考訳）: 音声符号化のためのニューラルスペクトルバンド生成
• Authors: Woongjib Choi, Byeong Hyeon Kim, Hyungseob Lim, Inseon Jang, Hong-Goo Kang,
• Abstract要約: 本稿では、高周波帯域を符号化するためのディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく生成手法を提案する。 提案手法は,サイド情報の少ないHE-AAC-v1よりも知覚品質が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.466825532313795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral band replication (SBR) enables bit-efficient coding by generating high-frequency bands from the low-frequency ones. However, it only utilizes coarse spectral features upon a subband-wise signal replication, limiting adaptability to diverse acoustic signals. In this paper, we explore the efficacy of a deep neural network (DNN)-based generative approach for coding the high-frequency bands, which we call neural spectral band generation (n-SBG). Specifically, we propose a DNN-based encoder-decoder structure to extract and quantize the side information related to the high-frequency components and generate the components given both the side information and the decoded core-band signals. The whole coding pipeline is optimized with generative adversarial criteria to enable the generation of perceptually plausible sound. From experiments using AAC as the core codec, we show that the proposed method achieves a better perceptual quality than HE-AAC-v1 with much less side information.
• Abstract（参考訳）: スペクトルバンドレプリケーション(SBR)は、低周波帯域から高周波帯域を生成することにより、ビット効率の符号化を可能にする。 しかし、サブバンドワイド信号複製の粗いスペクトル特性しか利用せず、様々な音響信号への適応性を制限している。 本稿では,ニューラルスペクトルバンド生成(n-SBG)と呼ばれる高周波帯域を符号化するディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた生成手法の有効性について検討する。 具体的には、DNNベースのエンコーダデコーダ構造を用いて、高周波成分に関連するサイド情報を抽出・定量化し、サイド情報とデコードコアバンド信号の両方を出力するコンポーネントを生成する。 符号化パイプライン全体は、知覚的可聴音の発生を可能にするために、生成的対向基準で最適化される。 コアコーデックとしてAACを用いた実験から,提案手法は側情報が少ないHE-AAC-v1よりも知覚品質が高いことを示した。

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