CN119517050A 音频编码方法、装置、设备、存储介质及程序产品 （腾讯科技（深圳）有限公司）

202210677636.42022.06.15音频信号和第(i_1)层级的信号特征进行拼接处和i为大于1的整数，i小于或等于N；对i进行遍一层级的信号特征、以及N个层级中每个层级的2对所述音频信号进行子带分解处理，得到所述音频信号的低频子对所述低频子带信号进行第一层级的特征提取处理，得到所述第3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一下采样通过所述M个级联的编码层中的第j个编码层，对第(j_1)个编码层的下采样结果进行对所述音频信号的低频子带信号和第(i_1)层级的低频信号特征进行拼接处理，得到对所述音频信号的高频子带信号和第(i_1)层级的高频信号特征进行拼接处理，得到3将所述第i层级的低频信号特征和所述第i层级的高频信号特征，作为所述第i层级的将所述音频信号在各层级的低频码流以及高频码流，作为所述按照第一编码码率，对所述第一层级的低频信号特征进行编码处理，针对其他层级的信号特征执行如下处理：按照所述其他层对所述音频信号在所述层级的码流配置相应的其中，所述层级传输优先级与所述层级的层级数负相关，所4先级低于第i层级的所述第一传输优先级，各所述层级的码流的传输优先级与相应码流的分别对各所述层级的低频码流进行解码处理，得到各所述层所述分别对各所述层级的信号特征进行特征重建，得到各所述层级的层级音频信号，分别对各所述层级的低频信号特征进行特征重建，得将多个所述层级的层级低频子带信号进行相加，得到低频子带信号5通过所述L个级联的解码层中的第k个解码层，对第(k_1)个解码层的第一上采样结果第一特征提取模块，用于对音频信号进行第一层级的特征提6[0003]音频编解码技术是应用于包括远程音视频通话在内的通信服务的一项核心技是一种信源编码，信源编码的目的是在编码端尽可能的压缩用户想要传递信息的数据量，[0009]针对N个层级中的第i层级，对所述音频信号和第(i_1)层级的信号特征进行拼接78所述层级的低频码流配置第一传输优先级，并为所述层级的高频码流配置第二传输优先先级低于第i层级的所述第一传输优先级，所述码流的传输优先级与相应码流的解码质量9得到第一层级的信号特征；然后，针对N(N为大于1的整数)个层级中的第i(i为大于1的整技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，信息量，常见的熵编码有：香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码[0090]在终端400_1向终端400_2发送音频信号的过程中(如终端400_1和终端400_2基于[0093]在一些实施例中，本申请实施例提供的音频编码方法可以由各种电子设备实[0095]在一些实施例中，本申请实施例提供的音频编码方法可以借助于云技术(Cloud块链中的每个节点之间可以存在信息连接，节点之间可以通过上述信息连接进行信息传输。其中，本申请实施例提供的音频编码方法所申请实施例提供的实施音频编码方法的电子设备500的结构示意图。以电子设备500为图15是本申请实施例提供的音频编码方法的流程示意图，图5示出图4的步骤201可通过步骤[0119]在实际应用中，图6示出的步骤301一步骤304可以通过调用第一神经网络模型实步骤301步骤304，对音频信号的低频子带信号和高频子带信号分别进行第一层级的特征[0126]需要说明的是，在步骤401中，得到音频信号的低频子带信号和高频子带信号之后，对音频信号的低频子带信号、以及第(i_1)层级提取得到的低频信号特征进行拼接处二池化处理可以预先设置池化因子，进而基于该池化因子对卷积特征进行第二池化处理，[0133]在实际应用中，图9示出的步骤501一步骤504可以通过调用第二神经网络模型实下采样处理，得到第i层级的下采样特征；调用第四卷积层对下采样特征进行第四卷积处以少于第一神经网络输入的信号特征的特征[0141]在一些实施例中，图3示出的步骤104可通过步骤104a1一步骤104a2实现：步骤[0144]需要说明的是，在步骤104b1中的低频信号特征的编码过程也可采用与步骤104b2中的高频信号特征的编码过程也可采用与步骤104a1一步骤104a2类似的步骤实现，[0176]传统音频编码可以分成时域编码和频域编码两类，均为基于信号处理的压缩方[0179](2)基于第一层低频分析神经网络对低频子带信号进行分析，得到第一层低频信[0180](3)基于第一层高频分析神经网络对高频子带信号进行分析，得到第一层高频信[0181](4)基于第二层低频分析神经网络，对低频子带信号和第一层低频信号特征进行[0182](5)基于第二层高频分析神经网络，对高频子带信号和第一层高频信号特征进行基[0186](1)对接收到的各层的码流进行解码，得到各层的低频信号特征以及高频信号特[0191](6)通过低频部分，将第一层低频子带信号估计值与低频子带残差信号估计值进与xL′[0192](7)通过高频部分，将第一层高频子带信号估计值与高频子带残差信号估计值进[0193](8)基于低频子带信号估计值和高频子带信号估计值，通过合成滤波器进行合成号。如图15所示的QMF滤波器的低通部分(H_Low(z))和高通部分(H_High(z))的频谱响应。基于QMF分析滤波器组的相关理论知识，可以容易地描述上述低通滤波和高通滤波的系数[0206]卷积核还可以在类似图16A或者图16B的平面上进行移动，这里是涉及移位率[0207]下面以Fs＝32000Hz的音频信号为例(本申请实施例也适用于其它采样频率的场其中，低频子带信号xLB(n)的有效带宽为0_8kHz，高频子带信号xHB(n)的有效带宽为8_[0216](2)对24*320的张量进行预处理。在实际应用中，可以做池化因子为2的池化[0217](3)级连3个不同降采样因子(Down_factor)的编码块。以编码块(Down_factor=LB,e低频分析神经网络类型的主要差异点包括：(1)第二层低频分析神经网络的输入除了包括6kbps完成编码，每帧量化一个参数的平均码率为1.875bit。因此，编码第一层总共是[0237]这里，第一层高频合成神经网络的结构和第一层低频合20是本申请实施例提供[0241]这里，第二层低频合成神经网络的结构和第二层低频合和样，并调用QMF合成滤波器，对上采样结果进行合成滤波，则生成640点的重建音频信号x’[0247]下面继续说明本申请实施例提供的音频编码装置553的实施为软件模块的示例性述N个层级中每个层级的信号特征，分别进行量化处理，得到各层级的信号特征的量化结传输优先级低于第i层级的所述第一传输优先级，所述码流的传输优先级与相应码流的解[0267]在一些实施例中，所述上采样处理通过L个级联的解码层实现，所述特征重建模块，还用于通过所述L个级联的解码层中的第一个解码层，对所述池化特征进行上采样处第(k_1)个解码层的第一上采样结果进行上采样处理，得到所述第k个解码层的上采样结保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，HyperTextMarkupLanguage)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件