神经音频编解码器通过Token补全实现多速率带宽扩展

研究将带宽扩展重构为音频Token预测问题，在解耦神经音频编解码器生成的离散表示上训练基于Transformer的语言模型，解耦过程由输入信号的谐波-打击分离引导，以突出对带宽扩展关键的频谱结构。方法提出一种显式考虑下游Token预测任务的编解码器设计，使编解码器结构与Transformer建模更有效耦合。客观指标与主观评价均显示该方法能高质量重建原始信号。