本文關(guān)鍵詞：基于DIVA模型的腦電信號(hào)去噪方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦電信號(hào)獲取過程中,工頻噪聲干擾現(xiàn)象往往會(huì)使所獲取的信息產(chǎn)生多種多形態(tài)瞬時(shí)結(jié)構(gòu)波形,這種現(xiàn)象影響到DIVA(Directions Into Velocities of Articulators)模型對(duì)語(yǔ)音的正常處理.為此,本文提出了一種面向特征提取的腦電信號(hào)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)稀疏分解模型,并在此基礎(chǔ)上,通過采用匹配追蹤算法求解最佳原子、使用過完備原子庫(kù)中原子表示原始腦電信號(hào)等方法,實(shí)現(xiàn)了信號(hào)去噪的目的,效果好于傳統(tǒng)的小波變換去噪方法.仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法提高了DIVA模型語(yǔ)音發(fā)音的精度.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;北京師范大學(xué)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： DIVA模型 腦電信號(hào) 噪聲 稀疏分解
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61373065,No.61271334)
【分類號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 1引言在神經(jīng)解剖學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)層次上仿真和描述大腦中涉及語(yǔ)音生成和理解區(qū)域的相關(guān)功能,涉及到語(yǔ)音學(xué)、控制科學(xué)、機(jī)器人學(xué)以及神經(jīng)生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科.作為近年來人工語(yǔ)音合成系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域,許多學(xué)者對(duì)語(yǔ)音生成和獲取的計(jì)算模型進(jìn)行了深入研究,并取得了豐碩成果.其中,

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本文編號(hào)：485018