论文解读
加了编解码器训练就掉音质:CRAW 用注意力、掩蔽与纠错把两者拉回平衡
CRAW 针对神经编解码器与去噪重合成导致后处理水印失效的问题,用加宽失真训练加注意力池化加推理时感知掩蔽加重复纠错码,在保持 PESQ 约 4.0 的同时把编解码器与去噪下的检测 F1 拉回 0.8 以上,代价是掩蔽带来约 150 ms 的额外推理延迟。
CRAW 针对神经编解码器与去噪重合成导致后处理水印失效的问题,用加宽失真训练加注意力池化加推理时感知掩蔽加重复纠错码,在保持 PESQ 约 4.0 的同时把编解码器与去噪下的检测 F1 拉回 0.8 以上,代价是掩蔽带来约 150 ms 的额外推理延迟。
DSME 用短时傅里叶谱显式生成幅值与相位、用恒 Q 谱作八度分段判别并加入色度损失,在独奏音乐的三类仿真退化中改善多数客观指标;主观偏好仅在混合失真任务上优于三个基线,该任务的 FAD 仍劣于 MP-SENet。
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音乐生成 | 7.0/10
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音乐转录 | 7.4/10
语音增强 | 6.4/10
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音乐理解 | 6.5/10
语音情感识别 | 5.6/10
语音增强 | 6.4/10
Transformer | 7.6/10
对比学习 | 7.5/10
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音频检索 | 8.0/10
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语音交互 | 5.0/10
音频伪造检测 | 5.8/10
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语音识别 | 8.6/10