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基于深度学习的多声道上混方法、系统、存储介质及设备 

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摘要:本申请公开了一种基于深度学习的多声道上混方法、系统、存储介质及设备,属于蓝牙音频技术领域,该方法包括对双声道LC3码流解码至变换域噪声整形,得到左右声道谱系数;对双声道LC3码流执行特征提取,得到子带能量和、子带能量差和子带互相关;将包括子带能量和、子带能量差、子带互相关、LTPF使能标志和基音延迟的组合特征输入预训练神经网络模型中,输出多个声道的子带增益;对每一个声道的子带增益进行插值,得到多个声道的频仓增益;根据每一个声道的频仓增益、左右声道谱系数,生成多个声道的谱系数;对每一个声道的谱系数执行低延迟改进型离散余弦逆变换,得到多个声道的PCM信号。本申请通过深度学习技术,实现多声道上混,增强了用户的沉浸感。

主权项:1.一种基于深度学习的多声道上混方法,其特征在于,包括:在蓝牙接收端,对双声道LC3码流解码至变换域噪声整形,得到左声道谱系数和右声道谱系数;根据所述左声道谱系数和所述右声道谱系数对所述双声道LC3码流执行特征提取,得到子带能量和、子带能量差和子带互相关;将包括所述子带能量和、所述子带能量差、所述子带互相关、LTPF使能标志和基音延迟的组合特征输入预训练神经网络模型中,输出多个声道的子带增益,其中,所述LTPF使能标志和所述基音延迟在解码过程中得到;对每一个声道的所述子带增益进行插值,得到所述多个声道的频仓增益;根据每一个声道的所述频仓增益、所述左声道谱系数和所述右声道谱系数,生成所述多个声道的谱系数;对每一个声道的所述谱系数执行低延迟改进型离散余弦逆变换,得到所述多个声道的PCM信号。

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权利要求:

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