基于神经网络的AVS-P10开环模式选择算法优化

• 作者: 姜林 崔佰会 高戈
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 先进音视频编码 模式选择 特征选择 信号分类 信噪比估计
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术及应用
• 页码范围: 256-262
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047850

摘要

现有的开环模式选择算法依赖信号分类的准确率,但多数情况下准确率较低,造成开环模式下编码音质较差.为此,提出一种改进的基于神经网络的开环模式选择算法.使用神经网络替换原开环模式选择的决策树算法,拟合闭环模式选择结果进行训练得到模式选择分类器,按照闭环模式选择的逻辑过程,运用神经网络预测输入的信号,在ACELP256和TVC256两种编码模式的信噪比取代编码尝试计算得到的信噪比.实验结果表明,与原AVS-P10开环选择方法相比,提出的2种模式在语音分类准确率上分别提升5.96％和18.07％,在音乐分类准确率上分别提升3.84％和20.29％,其主客观编码音质评测明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜林	武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心	12	10	2.0	2.0
5	高戈	武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心	15	27	3.0	4.0
6	崔佰会	武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心	1	0	0.0	0.0