Core Concepts
ARモデル推定器の選択と新しいギャップ単位のJanssen法が重要である。
Abstract
この論文は、音声インペインティングにおける人気のある自己回帰モデリング方法を評価し、特に外挿法とJanssen法に基づくものを比較しています。また、文献にない新しいギャップ単位のJanssen法を提案しています。実験では、ARモデル推定器(LPCまたはBurgアルゴリズム)とモデルオーダーの重要性が示されました。最終的なテストでは、Burgアルゴリズムを使用したギャップ単位のJanssen法が中間長さのギャップに対する将来的なインペインティングテストで推奨されています。
Stats
80 msまでの信号欠損部分に対するイテレーションメソッド(1986年)は多くの研究で最高ランクに位置している。
ARパラメーターを推定するためにLPCまたはBurgアルゴリズムを使用して各インペインティング方法の2つバージョンが実行された。
モデルオーダーp = 2048まで増加させることでSDRとODGが向上することが示されている。
Quotes
"Audio inpainting is a challenging signal processing task, where missing parts of an audio signal have to be completed."
"For a human listener, the result should be as pleasant as possible and ideally not noticeable."
"The results demonstrate the importance of the choice of the AR model estimator and the suitability of the new gap-wise Janssen method."