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Low Bit Rate Monophonic Music Coding Based on Bayesian Method

机译:基于贝叶斯方法的低比特率单音音乐编码

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摘要

Bayesian harmonic modeling and parameters estimation are widely used in music signal processing. In this paper, we built a low bit rate monophonic music coding system based on Bayesian audio harmonic model. Firstly, we extract the model parameters using Bayesian estimation, and then adopt different coding methods for different characteristics of fundamental frequency, harmonics and other parameters separately. Experiment result demonstrates that our method not only can realize efficient coding of arbitrary music signals at low bit rate less than 8kbps but also can play music in real time on the network.
机译:贝叶斯谐波建模和参数估计已广泛用于音乐信号处理中。在本文中,我们基于贝叶斯音频谐波模型构建了一个低比特率的单音音乐编码系统。首先,我们使用贝叶斯估计提取模型参数,然后针对基频,谐波和其他参数的不同特性分别采用不同的编码方法。实验结果表明,该方法不仅可以实现小于8kbps的低比特率的任意音乐信号的高效编码,而且可以在网络上实时播放音乐。

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