TAI 109.3-2023 信息技术 智能媒体编码 第 3 部分：沉浸式音频

本文将聚焦于TAI 109.3-2023与旧版标准在沉浸式音频编码方面的显著差异，并以“基于场景分析的音频对象提取”这一技术为例，深入解析其在新标准中的应用方法。

在旧版标准中，对于音频对象的提取更多依赖于预设规则和手动标注。然而，在TAI 109.3-2023中，引入了基于场景分析的自动化处理方式。这种方式通过分析音频信号中的频谱特征、时间域特性以及空间分布等多维度信息，能够更精准地识别出不同类型的音频对象，如人声、环境音效等。

具体实施步骤如下：

1. 数据采集：首先需要收集大量的高质量音频样本，这些样本应涵盖多种场景类型，以便训练模型具有广泛的适应性。

2. 特征提取：利用傅里叶变换等数学工具从原始音频数据中提取关键特征参数，包括但不限于频率成分、能量分布等。

3. 机器学习建模：采用深度神经网络等先进算法构建分类器，通过对已知类别音频片段的学习来预测未知片段所属类别。

4. 验证与优化：最后通过交叉验证等方式评估模型性能，并根据结果调整参数直至达到最佳效果。

这种改进不仅提高了音频对象提取的准确性，还大大降低了人工成本，使得沉浸式音频内容制作更加高效便捷。此外，它也为未来开发更为复杂的智能媒体系统奠定了坚实的基础。