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[发明专利]使用深度生成网络的实时数据包丢失隐藏-CN202180070229.0在审
发明人： S·帕斯夸尔;J·塞拉;J·庞斯普伊格 -专利权人：杜比国际公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于使用神经网络系统执行数据包丢失隐藏的方法和系统。方法包括获得不完整音频信号的表示，将不完整音频信号的表示输入到编码器神经网络，并输出预测的完整音频信号的潜在表示。潜在表示被输入到解码器神经网络，解码器神经网络输出预测的完整音频信号的表示，预测的完整音频信号的表示包括完整音频信号的原始部分的重构，其中，该编码器神经网络和该解码器神经网络已经用对抗神经网络进行训练。
使用深度生成网络实时数据包丢失隐藏

[发明专利]结合标记数据和未标记数据学习音频质量指标的方法-CN202180058804.5在审
发明人： J·塞拉;J·庞斯普伊格;S·帕斯夸尔 -专利权人：杜比国际公司
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：描述了一种训练用于确定对音频输入的音频质量的指示的基于神经网络的系统的方法。所述方法包括获得包括音频样本的至少一个训练集作为输入。所述音频样本包括第一类型的音频样本和第二类型的音频样本，其中，所述第一类型的音频样本中的每一个用指示相应的预定音频质量指标的信息来标记，并且其中，所述第二类型的音频样本中的每一个用指示相对于参考音频样本的音频质量指标的相应音频质量指标的信息来标记。所述方法进一步包括：将所述训练集输入到所述基于神经网络的系统中；以及迭代地训练所述系统以预测所述训练集中的所述音频样本的相应标签信息。
结合标记数据学习音频质量指标方法