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Verbesserung der Robustheit eines LPCNet-basierten neuronalen Breitband-Vocoders gegenüber Paketverlusten (de)

* Presenting author
Day / Time: 09.03.2023, 11:00-11:40
Typ: Poster
Information: Die Poster werden durchgängig von Dienstag bis Donnerstag im Foyer auf Ebene Z ausgestellt (3.OG vor dem Plenarsaal Z), sortiert nach thematischen Zusammenhängen in der hier angegebenen Posterinsel (siehe Sitzungstitel). Das Posterforum zur angegebenen Zeit bietet die Möglichkeit, mit den Autor*innen in Diskussion zu kommen.
Abstract: Das LPCNet ist ein Sprachsynthese-Modell, das lineare Prädiktion und rekurrente neuronale Netze miteinander verbindet. Seine Verwendung als Teil eines Vocoders erlaubt bei der Bitrate von 1,6 kb/s hohe Qualität bei vergleichsweise geringer Komplexität, sodass die Synthese auf Allzweck-Hardware in Echtzeit durchführbar ist.Da der Vocoder bislang nicht mit einem Mechanismus ausgestattet ist, der die negative Auswirkung von Paketverlusten kompensieren kann, werden in diesem Beitrag zwei solcher Mechanismen vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf dem Prinzip, bei einem Paketverlust vorherige Information zu wiederholen. Der zweite Ansatz versucht, mittels Domain-Adaptation die neuronalen Strukturen so zu trainieren, dass sie Paketverluste kompensieren können.Beide Ansätze wurden implementiert und in einer Testsituation bewertet. Die Auswertung hat gezeigt, dass beide Ansätze im Fall von Paketverlusten signifikante Verbesserungen der Qualität erwirken. Dabei hat der Ansatz, vorherige Information zu wiederholen, bessere Ergebnisse erzielt als der Ansatz, Domain-Adaptationen durchzuführen.
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