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申请/专利权人：百瑞互联集成电路(上海)有限公司
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155592A
主分类号：G10H1/00
分类号：G10H1/00;G10H1/40;G10L19/008;G10L19/02;G10L21/0316;G10L25/18;G10L25/30;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的伴奏提取方法、系统、存储介质及设备，属于短距离无线通信技术领域，该方法包括在无线发射端对歌曲PCM信号进行分帧，并按帧执行加窗，得到加窗信号；使用改进型离散余弦变换对加窗信号进行时频变换，得到MDCT谱系数；对加窗信号进行特征提取，得到加窗信号对应的MDFT幅度谱；将MDFT幅度谱输入预训练神经网络模型中，得到浮值掩膜；将MDCT谱系数与浮值掩膜进行点乘，得到伴奏信号的谱系数；根据伴奏信号的谱系数，继续执行编码过程，输出伴奏信号的压缩码流；在无线接收端对伴奏信号的压缩码流进行解码，得到伴奏音乐。本申请通过深度学习与音频编码相结合，在音频编码过程中提取伴奏，能够提高伴奏音乐音质，降低系统时延。
主权项：1.一种基于深度学习的伴奏提取方法，其特征在于，包括：在无线发射端，对歌曲PCM信号进行分帧，并按帧执行加窗，得到加窗信号；使用改进型离散余弦变换对所述加窗信号进行时频变换，得到MDCT谱系数；对所述加窗信号进行特征提取，得到所述加窗信号对应的MDFT幅度谱；将所述MDFT幅度谱输入预训练神经网络模型中，得到浮值掩膜；将所述MDCT谱系数与所述浮值掩膜进行点乘，得到伴奏信号的谱系数；根据所述伴奏信号的谱系数，继续执行编码过程，输出伴奏信号的压缩码流；以及在无线接收端，对所述伴奏信号的压缩码流进行解码，得到伴奏音乐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 百瑞互联集成电路(上海)有限公司 基于深度学习的伴奏提取方法、系统、存储介质及设备
免责声明
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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