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可伸缩视频编码（scalable video coding,SVC）可以有效地将视频的码流通过不同网络传输给不同的用户.通过对一个帧组（GOP）中所有宏块的尺寸和运动情况进行分析,提出了等效均方误差（Eq-MSE）方法,以此计算视频不抖动的最小帧率,再根据网络的带宽,确定提取子流的时间和空间增强层的层数.这种基于视频内容的子流提取方法,有效地弥补了当前视频编码不考虑视频内容这一不足,在一定带宽下,使视频的解码质量达到最优.对比于不考虑视频内容的方法,提出的自适应子流提取方法使重建的视频峰值信噪比在一定比特率下显著改善. 相似文献
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为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征,然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联,通过结合两种网络的不同特性,在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息.实验结果表明:该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度. 相似文献
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