Decimation of a discrete-time signal below the Nyquist rate without applying an appropriate lowpass filter results in a distortion called aliasing. If wideband speech sampled at 16 kHz is decimated by 2 to result in a signal sampled at 8 kHz with aliasing, the decimated signal would be the summation of two speech-like signals, which are the narrowband speech covering 0-4 kHz and the spectrally flipped aliasing component coming from 8-4 kHz. Recently, the performance of speech separation has been remarkably improved with deep learning-based approaches, implying that the narrowband and aliasing components may be able to be separated. In this letter, we propose a novel method for low-rate wideband speech coding utilizing a standard narrowband codec. Instead of coding wideband speech using a wideband codec with a limited bitrate, we propose to decimate the input wideband speech incurring aliasing, and then encode it with a narrowband codec by allocating all the allowed bitrate to 0-4 kHz. After decoding the encoded bitstream, we apply a speech separation technique to obtain the narrowband and aliasing signals, which are then used to reconstruct the wideband speech by expansion, low/highpass filtering, and summation. Experimental results showed that the proposed method could achieve subjective quality comparable to the speeches coded by wideband codecs at higher bitrates in a subjective MUSHRA test.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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