基于谐波-打击分离神经音频编解码器的带宽扩展

研究将音频带宽扩展重构为音频 token 预测问题，在谐波-打击分解引导的分离式神经音频编解码器产生的离散表示上训练 transformer 语言模型。该编解码器设计显式考虑下游 token 预测任务，实现编解码结构与 transformer 建模的更有效耦合。客观指标与主观评价均显示可高质量重建原始信号。