1.一種用于重構音頻信號的方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述神經網絡系統(tǒng)被訓練為預測具有降低的信號動態(tài)的濾波器組域高頻帶樣本，并且其中，所述方法進一步包括增加所述重構的濾波器組域高頻帶信號的動態(tài)。
3.根據權利要求2所述的方法，進一步包括使用所述hfr參數中的包絡數據對所述重構的濾波器組域高頻帶信號進行包絡調整。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述濾波器組域低頻帶信號在編碼過程中被壓縮，并且其中，所述方法進一步包括在合成之前擴展所述濾波器組域低頻帶信號。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，進一步包括：
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，進一步包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其中，用于重構所述低頻帶音頻信號表示的所述神經網絡系統(tǒng)在第一濾波器組域中操作，并且用于重構所述濾波器組域高頻帶音頻信號的所述神經網絡系統(tǒng)在第二濾波器組域中操作。
8.根據權利要求7所述的方法，其中，所述第一濾波器組域是mdct域，并且所述第二濾波器組域是qmf域。
9.一種解碼器系統(tǒng)，包括：
10.根據權利要求9所述的解碼器系統(tǒng)，其中，所述神經網絡系統(tǒng)還被訓練為在給定所述濾波器組域低頻帶信號的解碼樣本的情況下預測濾波器組域中的所述低頻帶信號的樣本；
11.根據權利要求10所述的解碼器系統(tǒng)，其中，所述神經網絡系統(tǒng)包括兩個子模型：
12.根據權利要求11所述的解碼器系統(tǒng)，其中，所述第一子模型在第一濾波器組域中操作，并且所述第二子模型在第二濾波器組域中操作。
13.根據權利要求12所述的解碼器系統(tǒng)，其中，所述第一濾波器組域是mdct域，并且所述第二濾波器組域是qmf域。
14.一種神經網絡系統(tǒng)，所述神經網絡系統(tǒng)用于自回歸地生成音頻信號的濾波器組表示的當前時隙(m)的當前樣本(xm)，所述當前樣本包括多個值，每個值對應于所述濾波器組的通道，所述系統(tǒng)包括：
15.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序代碼部分，所述計算機程序代碼部分被配置為當在計算機處理器上執(zhí)行時執(zhí)行根據權利要求1至8之一所述的方法。