本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)音信號(hào)序列的Volterra預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：對(duì)給定的英語(yǔ)音素、單詞和語(yǔ)句進(jìn)行了采集并完成預(yù)處理.分別應(yīng)用互信息法和Cao氏法確定了實(shí)際采集的語(yǔ)音信號(hào)序列的延遲時(shí)間和嵌入維數(shù),以完成語(yǔ)音序列的相空間重構(gòu).通過(guò)計(jì)算實(shí)際采集的語(yǔ)音信號(hào)序列的最大Lyapunov指數(shù),完成了語(yǔ)音信號(hào)的混沌特性識(shí)別,判定其具有混沌特性.引入Volterra級(jí)數(shù),提出了一種具有顯式結(jié)構(gòu)的語(yǔ)音信號(hào)非線性預(yù)測(cè)模型.為克服最小均方誤差算法在Volterra模型系數(shù)更新時(shí)固有的缺點(diǎn),在最小二乘法基礎(chǔ)上,應(yīng)用基于后驗(yàn)誤差假設(shè)的可變收斂因子技術(shù),構(gòu)建了一種基于Davidon-Fletcher-Powell算法的二階Volterra模型(DFPSOVF),并將其應(yīng)用于具有混沌特性的語(yǔ)音信號(hào)序列預(yù)測(cè).仿真結(jié)果表明:DFPSOVF非線性預(yù)測(cè)模型對(duì)于單幀和多幀語(yǔ)音信號(hào)均具有更好的預(yù)測(cè)精度,優(yōu)于線性預(yù)測(cè)模型,并且能夠很好地反映語(yǔ)音序列變化的趨勢(shì)和規(guī)律,完全可以滿足語(yǔ)音預(yù)測(cè)的要求;可以根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)序列的嵌入維數(shù)選取預(yù)測(cè)模型的記憶長(zhǎng)度.所提出模型可以為語(yǔ)音信號(hào)重構(gòu)和壓縮編碼開(kāi)辟一條新途徑,以改善語(yǔ)音信號(hào)處理方法的復(fù)雜度和處理效果.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語(yǔ)音信號(hào) 混沌 Volterra預(yù)測(cè)模型 Davidon-Fletcher-Powell算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):11502133,11172342,11372167,61202153) 陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2014KTC-18) 西安市科技計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):CXY1437(1)) 榆林市科技計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2014cxy-09,sf13-43,2012cxy3-6)資助的課題~~
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 語(yǔ)音信號(hào),非線性研究已經(jīng)成為語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域1引-s- 的熱點(diǎn)[2,3L近年來(lái),伴隨著小波理論w、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌理論等非線性技術(shù)的不斷發(fā)展與語(yǔ)音信號(hào)處理是信號(hào)處理領(lǐng)域重要的研[偪，

本文編號(hào)：869349