[转] ATRAC3plus vs ATRAC3 Technology

ATRAC3plus技术通过更精确的声音信号分析实现了高质量的音频压缩。该技术将声音信号分为16个频带进行分析,并使用更多的规则来替换数字模式,从而实现比ATRAC3更高的压缩率,同时保持接近原始CD质量的音质。

ATRAC3plus Technology

ATRAC3plus represents a further enhancement of ATRAC3, featuring a new algorithm for even more precise sound signal analysis. This enables the technology to compress CD data to approximately 1/20 its original size with almost no loss of sound quality.


Main Features

1. Analyzes sound characteristics in sixteen bands

ATRAC3 divides the sound signal into four bands to analyze sound characteristics. ATRAC3plus divides the signal into 16 bands, enabling an even more precise analysis.  ATRAC3plus also uses longer analysis window than ATRAC3 to convert signals into frequency data, resulting in finer frequency resolution and allowing the technology to analyze the sound signals more precisely than ATRAC3.

Analyzes sound characteristics in sixteen bands
2. Uses more rules to replace digital patterns

ATRAC3plus replaces patterns in the digital signal just like ATRAC3, but uses more rules for substitution to enable it to cover a wider variety of patterns.  This technique has increased the rate of compression.

Replaced patterns Rule
Digital Signal Type1
Digital Signal Type2

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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