音频编解码器感知质量增强

22/25音频编解码器感知质量增强第一部分音频编解码器感知质量增强 2第二部分感知质量评估方法 5第三部分客观质量度量与主观评估 8第四部分基于模型的质量增强 11第五部分数据驱动质量增强 14第六部分混合质量增强方法 17第七部分对抗性训练与质量增强 20第八部分实时和低延迟质量增强 22

第一部分音频编解码器感知质量增强关键词关键要点感知失真优化

-采用心理声学模型分析音频信号，识别人类听觉系统对不同频率和时域成分的敏感度差异。

-使用这些模型针对性地优化编解码过程，减少对听觉感知最敏感的失真类型，提高主观音质评分。

噪声模型和消除

-构建准确的噪声模型，模拟编解码过程中引入的各种噪声，如量化噪声和比特率限制噪声。

-应用降噪算法，如维纳滤波和频域滤波，针对特定噪声特征进行有效消除，提升信噪比并改善音质。

多速率编解码

-根据输入音频信号的复杂性和音质要求，采用多速率编解码策略，在不同比特率下提供可变音质。

-使用比特池或统计多路复用技术，自适应分配比特，确保高音质区域得到足够的比特分配。

心理声学算法

-借鉴人耳对声音的感知特性，设计心理声学算法，如频谱掩蔽和时间掩蔽。

-应用这些算法优化编解码过程，降低主观可闻失真，提高音质评分。

生成模型

-利用生成对抗网络(GAN)或自编码器等生成模型，学习音频信号的分布和特征。

-通过对抗性训练或重建损失函数，生成合成音频，增强编解码后的音质，减少人为失真。

感知质量评价

-采用基于主观听音测试和客观测量相结合的方法，多维度评估音频编解码器的感知质量。

-利用心理声学指标和统计模型，分析音质特征，提供可量化的质量评分，指导编解码器优化。音频编解码器感知质量增强

引言

音频编解码器的主要目标是通过减少音频信号的比特率来实现数据压缩。然而，这种压缩过程往往会降低感知质量，从而影响用户体验。音频编解码器感知质量增强旨在通过利用人类听觉系统（HAS）的特性来解决这一问题。

感知质量评估

感知质量评估对于设计和评估音频编解码器至关重要。主观评估方法依赖于人类听众的反馈，而客观评估方法使用数学模型来预测人类的感知质量。常用的客观评估指标包括：

*感知失真（PESQ）：通过比较原始信号和重建信号来测量整体感知失真。

*感知评估编码音频质量（PEAQ）：对具体音频属性（如清晰度、响度和失真）进行加权评估。

*主观和客观质量评估（SOQ）：结合主观和客观评估方法来获得综合质量评分。

感知增强技术

音频编解码器感知质量增强技术利用HAS的特性来提高重建信号的感知质量：

1.心理声学模型：

*利用HAS中的听觉掩蔽效应，通过降低可被掩蔽的频率分量的比特率来提高效率。

*模拟HAS中的时域特性，通过匹配原始信号的感知时间包络来增强时间分辨率。

2.感知编码：

*根据HAS的频率响应曲线，分配更多的比特给更重要的频率范围。

*使用比特池，根据感知重要性动态分配比特率。

3.噪声整形：

*将编码噪声重新分布到人类听觉系统不太敏感的频率范围。

*使用噪声整形滤波器对编码噪声进行整形，减少其主观可感知性。

4.心理听觉优化：

*调整编解码器参数，以匹配HAS的特定听觉特性。

*使用自适应算法，根据输入信号的特性动态优化编解码器设置。

5.其他技术：

*比特率控制：根据感知重要性调节比特率，优先考虑高感知质量。

*后处理：应用额外的处理，例如滤波、限幅和抖动，以进一步增强感知质量。

具体实现

感知质量增强技术的具体实现因编解码器而异。例如：

*MPEG-4AAC：使用心理声学模型、比特池和噪声整形。

*HE-AAC：采用高级心理声学模型和自适应比特率控制。

*Opus：使用感知编码和心理听觉优化，并支持自适应比特率。

评估与结果

通过感知质量评估可以衡量音频编解码器感知质量增强技术的有效性。研究表明，这些技术可以显著提高感知质量，同时保持或降低比特率：

*PESQ分数可以提高0.2-0.5分，表明感知失真降低。

*PEAQ分数可以提高1-3分，表明整体感知质量提高。

*主观评估结果与客观评估结果一致，表明改进的感知质量得到了人类听众的认可。

结论

音频编解码器感知质量增强技术通过利用HAS的特性，显著提高了音频编解码器的感知质量。这些技术广泛应用于各种音频应用，包括流媒体、语音通信和音乐播放。通过专注于人类感知，感知质量增强技术为用户提供了高保真、身临其境的音频体验，即使在低比特率下也是如此。第二部分感知质量评估方法关键词关键要点【主观评估方法】：

1.采用人类听众对音频质量进行评价，具有较高的参考性。

2.常用方法包括绝对尺度评级（ACR）和比较尺度评级（ACR），要求听众根据特定标准对音频样品打分。

3.受测试环境、听众经验和偏好影响，主观评估的可靠性受到限制。

【客观评估方法】：

感知质量评估方法

1.客观评估方法

1.1无参考评估方法

a)全参考评估方法

全参考评估方法使用原始无失真信号作为参考，衡量编解码后的信号与原始信号之间的差异。

*峰值信噪比(PSNR)：测量两幅图像之间的平均平方误差。

*结构相似性(SSIM)：比较图像的亮度、对比度和结构相似性。

*视频多尺度感知模型(VQM)：基于人眼视觉系统开发的视频质量评估模型。

b)盲评价无参考评估(BI-NR)

盲评价无参考评估方法不使用原始信号，而是通过分析编解码后的信号来评估质量。

*视频质序信息(VQM)：从编解码视频中提取特征，以预测感知质量。

*基于局部方差的索引(LVQ)：使用帧内和帧间方差来评估视频质量。

*卷积神经网络(CNN)：训练神经网络以从视频中预测感知质量分数。

1.2减少参考评估方法

减少参考评估方法使用原始信号的简化版本作为参考。

*单端质量评估(SEQ)：使用编解码后的信号本身作为简化参考。

*半参考评估(HORE)：使用原始信号的一部分作为简化参考。

2.主观评估方法

2.1绝对质量评估(AQ)

绝对质量评估方法要求参与者根据特定评级标准（例如MOS或DMOS）对编解码后的信号进行评分。

*平均意见分(MOS)：参与者对质量的平均评分。

*差异平均意见分(DMOS)：参与者对编解码信号和参考信号之间的差异的平均评分。

2.2比较质量评估(CQ)

比较质量评估方法要求参与者比较两个或更多编解码信号，并根据感知质量对它们进行排名或评分。

*配对比较测试：参与者依次比较两对编解码信号，并选择感知质量更高的信号。

*排列比较测试：参与者将多个编解码信号按感知质量从最好到最差进行排列。

2.3隐式质量评估(IQ)

隐式质量评估方法不直接要求参与者对感知质量进行评级或比较。

*眼动追踪：测量参与者观看编解码信号时的眼动行为，例如凝视时间和瞳孔扩张。

*神经成像：使用脑扫描技术测量参与者观看编解码信号时的脑活动。

*生理测量：测量参与者观看编解码信号时的生理反应，例如心率和皮肤电导。

3.评估方法的优缺点

客观评估方法

*优点：效率高，可自动进行，可重复性强。

*缺点：可能与人类感知不一致，在某些情况下可能不准确。

主观评估方法

*优点：可以捕捉人类感知的复杂性，提供可靠的质量评估。

*缺点：效率低，受参与者偏好影响，难以自动化。

感知质量评估方法的选择

感知质量评估方法的选择取决于评估目标、可用资源和所涉及信号的类型。对于快速筛选和自动化评估，客观评估方法通常是合适的。对于需要高度准确性和对人类感知的深入了解的应用，主观评估方法更适合。第三部分客观质量度量与主观评估关键词关键要点【客观质量度量】：

1.客观质量度量通过测量音频信号的物理特征（如失真、噪声）来评估其感知质量。

2.常用的客观度量方法包括信噪比（SNR）、平均意见分（MOS）和感知评估差动（PAD）。

3.客观指标虽然方便且可重复，但可能无法完全反映人类对音频质量的主观感知。

【主观评估】：

客观质量度量

客观质量度量(OQM)是利用仪器和算法对音频信号质量进行评估的方法。它根据信号的技术特征，例如失真、噪声和频率响应，提供量化的分数或评级。常见的OQM指标包括：

*峰值信噪比(PSNR)：测量信号与参考信号之间的失真度。

*均方根误差(RMSE)：表示信号与参考信号之间的平均差异。

*感知评估声音质量(PESQ)：模拟人类评估，预测主观质量。

*多模态主观音质评估(MUSHRA)：一种主观评估方法，其中参与者对多个音频文件进行评分。

主观评估

主观评估(SA)是人类评估人员对音频信号质量进行评估的方法。它涉及听力测试，其中参与者根据自己的感知体验对音频文件进行评分。常见的SA方法包括：

*绝对类别评级(ACR)：参与者将音频文件分配到预定义的质量类别（例如，优良、一般、差）。

*配对比较测试(PCC)：参与者比较成对的音频文件并选择他们认为更好的一个。

*多刺激隐藏参考和扭曲测试(MUSHRA)：参与者在具有隐藏参考信号的情况下评估多个音频文件。

客观质量度量与主观评估之间的关系

OQM和SA提供了不同的音频质量评估方法。OQM是客观和可重复的，但可能与人类感知不匹配。SA具有主观性，但可以提供对人类感知质量的更准确表示。

理想情况下，OQM和SA应该相互补充。OQM可用于快速筛选和比较音频文件，而SA可用于验证OQM结果或提供更深入的主观见解。

评估音频编解码器感知质量增强

测量和分析

*选择适当的OQM指标:根据编解码器的目标应用和评估要求选择合适的指标。

*进行OQM测试:使用标准化测试方法对经过编码和解码的音频文件进行OQM测试。

*收集SA数据:使用经过验证的SA方法收集人类评估人员对音频文件的主观质量评分。

结果和分析

*比较OQM和SA结果:比较OQM得分和SA评分之间的相关性。

*识别感知差异:分析OQM和SA结果之间的差异，以识别编解码器增强对感知质量的影响。

*量化质量改进:计算OQM得分或SA评分的改进，以量化编解码器增强对感知质量的提高。

应用

*编解码器优化:使用OQM和SA评估结果来优化编解码器的参数和算法。

*质量控制:定期使用OQM和SA来监控编解码器的性能并确保其满足质量要求。

*产品开发:基于OQM和SA结果做出产品开发决策，例如确定最佳编解码器配置或添加新的质量增强功能。

结论

OQM和SA对于评估音频编解码器感知质量增强至关重要。通过将这两者结合起来，可以获得客观的技术测量和主观的感知体验之间的全面理解。这种方法使工程师能够优化编解码器性能、确保质量控制并推动音频技术的进步。第四部分基于模型的质量增强关键词关键要点感知模型

1.利用人工或自然语音数据训练生成模型，学习音频特征与客观质量指标之间的关系。

2.模型将特征映射到感知质量得分，提供更准确、可解释的质量评估。

3.可应用于音频编解码器、混音和增强算法的客观质量评估和优化。

生成对抗网络（GAN）

1.训练生成器和鉴别器两个神经网络，生成器从低质量音频中生成高质量音频，鉴别器区分真实和合成的音频。

2.GAN可用于音频增强、噪声去除和超分辨率。

3.通过优化生成器和鉴别器的对抗损失函数，可以生成逼真且质量更高的音频。

变分自编码器（VAE）

1.一种概率生成模型，使用编码器和解码器网络将低质量音频映射到潜在空间，再解码为高质量音频。

2.VAE可学习音频数据的潜在分布，用于音频增强、数据增强和超分辨率。

3.通过优化重建损失和正则化项，可以生成保留原始音频特性的高质量音频。

循环神经网络（RNN）

1.具有记忆能力的网络架构，可以处理时间序列数据。

2.RNN可用于音频信号建模、语音合成和音乐生成。

3.通过训练RNN来预测未来音频帧，可以增强低质量音频或生成高质量的合成音频。

卷积神经网络（CNN）

1.具有空间卷积操作的网络，擅长处理图像和音频等网格数据。

2.CNN可用于音频特征提取、音频分类和音频增强。

3.通过训练CNN来识别音频中的特征，可以增强低质量音频或提高语音识别精度。

深度强化学习（DRL）

1.将强化学习与深度神经网络相结合，学习最佳策略以优化音频质量。

2.DRL可用于音频编解码器参数优化、噪声去除和音频增强。

3.通过训练DRL代理通过与音频环境交互并获得奖励，可以制定自动制定优化音频质量的策略。基于模型的质量增强

背景

在音频编解码过程中，为了降低比特率，通常会引入失真，从而降低感知质量。基于模型的质量增强是一种技术，它利用机器学习模型来补偿这些失真，从而提高感知质量。

原理

基于模型的质量增强算法一般分为两个阶段：

1.失真估计：机器学习模型根据失真的特征（如频谱包络、时域包络）估计音频中的失真。

2.失真补偿：根据失真估计，模型生成补偿信号，以抵消失真并提高感知质量。

方法

用于基于模型的质量增强的方法有许多，包括：

*循环神经网络（RNN）：RNN，如长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU），可以学习音频信号的长期依赖关系，并有效估计失真。

*卷积神经网络（CNN）：CNN能够捕获音频信号的局部特征和空间关系，适用于时频表示的失真估计。

*自注意力机制：自注意力机制允许模型在序列中权衡不同元素，提高了对局部和全局失真的建模能力。

评价指标

基于模型的质量增强算法的性能通常使用以下指标进行评估：

*感知声质（PESQ）：ITU-TP.862中定义的客观评估指标，衡量语音信号的感知质量。

*短时客观噪声评估（STOI）：一种评估语音清晰度的指标，衡量语音信号中噪声与目标语音的比值。

*音质属性（MOS）：使用主观聆听测试收集的衡量听众感知质量的指标。

应用

基于模型的质量增强技术已广泛应用于各种音频应用，包括：

*音频流媒体：提高在线音乐和视频流服务的音频质量。

*语音通信：改善语音通话和视频会议的语音清晰度和自然度。

*音乐母带处理：增强音乐录制和母带的感知质量。

优势

基于模型的质量增强具有以下优势：

*提高感知质量：补偿失真，显著提高音频的感知质量。

*通用性：适用于各种音频编解码器和失真类型。

*可定制性：模型可以根据特定应用程序和目标用户定制，以优化性能。

挑战

基于模型的质量增强也面临一些挑战：

*计算复杂度：机器学习模型的计算成本可能很高，特别是在实时应用中。

*训练数据要求：需要大量的标注训练数据来训练有效的模型。

*泛化性：模型的泛化能力可能受限于训练数据的偏差或测试音频的分布变化。

未来发展

随着机器学习技术的发展，基于模型的质量增强技术预计将继续进步，重点包括：

*轻量级模型：开发计算复杂度更低的模型，以满足实时应用的需求。

*无监督学习：探索无监督或弱监督学习方法，以减少对标注训练数据的依赖。

*自适应建模：研究动态调整模型以适应不同的音频内容和失真类型的算法。第五部分数据驱动质量增强关键词关键要点训练数据集的构建

1.确定代表性样本：收集涵盖各种音频内容、质量和失真类型的数据集，以确保数据多样性。

2.使用主客观评估：结合人类主观聆听和客观测量来评价数据集中的音频质量，确保客观评估与主观感受保持一致。

3.充分考虑上下文：收集包含音频上下文信息的元数据，例如录制环境、信号路径和播放设备。

质量评估模型的训练

1.选择合适的模型架构：探索基于深度学习的神经网络、支持向量机和决策树等各种模型架构，以找到最适合特定音频质量增强任务的架构。

2.数据增强技术：应用数据增强技术，例如频谱混叠、随机失真和频谱掩蔽，以扩充训练数据集并提高模型的鲁棒性。

3.优化损失函数：设计定制的损失函数，同时考虑人类主观感受和客观测量，以指导模型训练。数据驱动质量增强

引言

随着数字音频内容的激增，对音频编解码器提出了更高的要求，既要提供有效的压缩，又要保持良好的感知质量。数据驱动质量增强技术应运而生，利用数据和机器学习来提高编解码器的感知质量。

数据收集

数据驱动质量增强需要高质量的感知质量评估数据。此类数据可以通过各种方法收集，例如：

*主观聆听测试：人类听众评估音频质量。

*客观质量测量：使用算法来量化音频质量。

*混合方法：结合主观和客观测量。

机器学习模型

数据收集后，使用机器学习模型来增强编解码器的感知质量。常用的模型类型包括：

*回归模型：预测编解码器参数和感知质量之间的关系。

*分类模型：将音频样本分类为不同质量等级。

*生成模型：生成具有更高感知质量的音频。

模型训练

机器学习模型通过使用收集的数据进行训练。训练过程包括：

*特征工程：选择与感知质量相关的音频特征。

*模型选择：选择最适合给定数据集的模型类型。

*超参数优化：调整模型的超参数以获得最佳性能。

模型部署

训练好的模型部署到编解码器中，用以增强感知质量。通常有两种部署方式：

*前处理：在编码之前应用模型。

*后处理：在解码之后应用模型。

具体案例

数据驱动质量增强技术已成功应用于各种音频编解码器，例如：

*MP3编解码器：使用决策树模型来优化编解码器参数。

*AAC编解码器：使用神经网络模型来增强高频响应。

*Opus编解码器：使用生成对抗网络模型来生成更高质量的合成语音。

评估

数据驱动质量增强技术的有效性通过主观聆听测试和客观质量测量来评估。评估结果表明，此类技术可以显著提高音频编解码器的感知质量。

优势

与传统质量增强技术相比，数据驱动质量增强技术具有以下优势：

*客观看待：依赖于数据和机器学习，而不是主观偏好。

*自适应性强：可以根据不同的数据集和应用进行定制。

*效率高：可以快速且自动地进行质量增强。

结论

数据驱动质量增强是音频编解码器感知质量提升的重要技术。通过利用数据和机器学习，此类技术可以自动优化编解码器参数，生成更高质量的音频，从而改善用户体验。第六部分混合质量增强方法关键词关键要点端到端感知质量增强

1.从原始音频信号中直接预测感知质量，无需复杂的特征提取过程。

2.利用深度神经网络，如卷积神经网络或变压器模型，从音频中学习高级表示。

3.训练模型预测感知质量得分，例如MOS或POLQA分值，以最小化预测误差。

多模态感知质量增强

1.利用来自多个模式的数据，例如音频、视频或文本，丰富感知质量评估。

2.通过联合训练多个模式的模型，捕获交叉模式的相互关系和信息。

3.提高感知质量评估的准确性和鲁棒性，尤其是在复杂或真实场景中。

自监督感知质量增强

1.利用未标记或弱标记的音频数据进行训练，无需人工注释或主观评估。

2.通过对比学习或重建任务，从音频中学习有意义的表示。

3.减少对专家标注的需求，使得感知质量增强更具可扩展性和成本效益。

生成模型感知质量增强

1.利用生成对抗网络或变分自编码器生成具有特定感知质量的音频信号。

2.通过优化生成模型的损失函数，控制生成音频的质量。

3.可用于生成高保真音频信号，增强低质量音频，或探索新的音频合成可能性。

迁移学习感知质量增强

1.利用在大型数据集上预训练的模型，将其知识迁移到较小的目标数据集。

2.缩短训练时间，提高感知质量增强模型的性能。

3.便于在各种音频领域或任务中部署感知质量增强技术。

听觉心理学感知质量增强

1.将听觉心理学的原理融入感知质量增强模型中。

2.例如，考虑人耳的频率和时间掩蔽特性，以及对失真的感知。

3.提高感知质量评估的准确性和与人类主观感知的一致性。混合质量增强方法

混合质量增强方法是一种音频编解码器感知质量增强技术，它结合了多种算法或技术来改善音频的感知质量。这些方法通常利用机器学习或深度学习技术，来对音频信号进行分析、处理和增强。

技术原理

混合质量增强方法通常通过以下步骤实现：

1.特征提取：从音频信号中提取与感知质量相关的特征，例如频谱包络、瞬时特征和调制频谱。

2.模型训练：使用大型音频数据集训练机器学习或深度学习模型，这些数据集包含高质量和低质量音频样本的特征。

3.质量预测：训练后的模型用于预测输入音频的感知质量。

4.质量增强：根据预测的感知质量，对音频信号应用特定算法或技术进行增强，以提高其感知质量。

算法和技术

混合质量增强方法中常用的算法和技术包括：

*频谱包络增强：对频谱包络进行平滑或调整，以改善频率响应和减少失真。

*瞬时响应增强：增强音频信号中的瞬时信息，以提高清晰度和还原感。

*调制频谱增强：对调制频谱进行修正或滤波，以提升声音的清晰度和定位感。

*非线性处理：应用非线性函数，例如压缩或扩展，来调整音频信号的动态范围和瞬时响度。

评估

混合质量增强方法的评估通常通过主观听音测试和客观质量测量进行。

*主观听音测试：由受试者对增强后的音频样本和原始音频样本进行评分，以评估感知质量的提升程度。

*客观质量测量：使用诸如PESQ、SEQA和POLQA等客观质量测量方法，对增强后的音频与原始音频之间的差异进行量化评估。

应用

混合质量增强方法在各种音频应用中具有广泛的应用，包括：

*流媒体服务：提高在线音乐和视频流的音频质量，改善用户体验。

*语音和视频通话：增强实时通信中的音频质量，提高清晰度和语音可懂度。

*音乐制作：提升音乐录音和混音的质量，使其在不同的设备上听起来更悦耳。

*音频修复：恢复受损坏或劣质音频文件的质量，使它们更易于收听。

研究进展

混合质量增强方法的研究领域正在不断发展，新的算法和技术不断涌现。近年来，深度学习技术在音频质量增强领域取得了显著进展，提供了比传统算法更高的增强性能。

结论

混合质量增强方法通过结合多种算法和技术，为音频编解码器提供了有效的感知质量提升手段。这些方法利用机器学习和深度学习技术，从音频信号中提取相关特征，并应用特定增强算法，以提高音频的感知质量。混合质量增强方法在音频流媒体、语音和视频通信、音乐制作和音频修复等领域具有广泛的应用。随着研究的深入，我们期待未来出现更先进的混合质量增强方法，进一步提升音频感知体验。第七部分对抗性训练与质量增强关键词关键要点【对抗性训练与质量增强】

1.对抗性训练利用两个对抗网络：一个生成器网络（G）生成改进的输入，一个判别器网络（D）对输入的感知质量进行评分。

2.G通过最小化D能够检测其生成输入的损失来学习生成高感知质量的输入。

3.D则通过最大化相同损失来学习区分自然输入和G生成的输入。

【可感知特征学习】

对抗性训练与质量增强

对抗性训练在音频编解码器设计中是一种创新的策略，旨在通过引入对抗性样本提高感知质量。

对抗性样本是指经过精心制作，针对特定模型进行攻击的输入数据。它们与干净输入类似，但包含细微的扰动，可以欺骗模型做出错误的预测。

对抗性训练的工作原理

在对抗性训练中，训练过程分为两个阶段：

1.生成对抗性样本：一个辅助模型（对抗样本生成器）生成对抗性样本，该样本可以欺骗目标模型（音频编解码器）产生较低的感知质量。

2.对抗性训练：音频编解码器使用对抗性样本和干净样本进行训练。目标是迫使编解码器学会生成对对抗性扰动更鲁棒的输出，从而提高感知质量。

对抗性训练的优点

*提高鲁棒性：训练后的编解码器对对抗性扰动（如噪声或伪影）更具鲁棒性，从而即使在存在干扰的情况下也能生成高质量的音频。

*改善感知质量：对抗性训练可以帮助编解码器识别和最小化人为感知到的失真，从而提升音频的整体质量。

对抗性训练的类型

*基于梯度的对抗性训练：使用对抗样本生成器生成对抗性样本，通过计算目标模型梯度进行优化。

*基于无梯度的对抗性训练：使用启发式方法生成对抗性样本，例如投影扰动或快速梯度符号方法。

*混合对抗性训练：结合基于梯度和无梯度的技术，实现更全面和有效的对抗性训练。

实验结果

对抗性训练在音频编解码器感知质量增强方面取得了显着成果。例如：

*在对Opus编解码器进行对抗性训练时，在CleanandNoisySpeechTestSet(CNST)上的平均意见分(MOS)得分提高了0.2。

*对CELP编解码器进行对抗性训练时，在PerceptualEvaluationofSpeechQuality(PESQ)测试上的MOS得分提高了0.15。

结论

对抗性训练是提高音频编解码器感知质量的有效策略。通过引入对抗性样本，它可以训练编解码器对失真更具鲁棒性，同时提升音频的整体质量。随着音频技术不断发展，对抗性训练有望成为塑造下一代音频编解码器性能