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초록·키워드
Bandwidth extension (BWE) is a technique that estimates high-frequency components from provided low-frequency components. Most existing deep neural network-based BWE methods rely solely on information from the band-limited audio signal. Drawing inspiration from spectral band replication (SBR), we propose a novel BWE framework that employs self-supervised pre-trained features as conditional inputs in the BWE process. Our experiments demonstrate that the proposed approach outperforms the baseline SEANet architecture in terms of log-spectral distance (LSD) and PESQ. Additionally, we explore the methodologies for extracting and quantizing self-supervised learning (SSL) features to effectively utilize them as conditional inputs.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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