【摘要】：近些年來語音信號(hào)方面的處理與研究課題被廣泛研究,給人工智能方面的數(shù)字通信、語音交互方面的識(shí)別和語音存儲(chǔ)等方面的研究打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。就在語音信號(hào)的非線性特征被證明后,許多相關(guān)的非線性模型得以開始創(chuàng)建。盡管與傳統(tǒng)的線性模型對(duì)語音信號(hào)的處理效果相比較非線性模型的在語音處理方面的預(yù)測(cè)效果比較突出。為了得到更好的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,我們則通過廣泛的使用不同的對(duì)比方法或者是探索使用新的方法來獲取更好的預(yù)期結(jié)果。以至于可以將預(yù)測(cè)做到更好,進(jìn)而應(yīng)用在工業(yè)等領(lǐng)域。因此非線性建模方法的研究是對(duì)語音建模的研究重點(diǎn),非線性建模的研究也會(huì)給語音處理提供更多的方法。本文采用二階Volterra模型對(duì)語音信號(hào)混沌時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)建模研究,模型采用易于實(shí)現(xiàn)并且具有全局搜索能力的均勻搜索粒子群優(yōu)化算法對(duì)Volterra模型參數(shù)求解從而建立了具有顯示結(jié)構(gòu)的語音信號(hào)預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上,研究在允許誤差范圍內(nèi)對(duì)所構(gòu)建UPSO-SOVF模型進(jìn)行精簡(jiǎn),獲得UPSO-KK-SOVF簡(jiǎn)約預(yù)測(cè)模型。本文主要工作如下：1、判別語音信號(hào)是否具有混沌特性。首先采用互信息法求取語音信號(hào)的延遲時(shí)間,之后再使用改進(jìn)的Cao方法計(jì)算嵌入維數(shù),由得出的延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)能夠作為關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行相空間重構(gòu),最終使用這兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)求解最大李雅普諾夫指數(shù),通過這個(gè)指數(shù)可以判別語音信號(hào)是否具有混沌特性。2、構(gòu)建UPSO-SOVF語音信號(hào)預(yù)測(cè)模型。語音信號(hào)的混沌特性判別過后,采用基于UPSO的Volterra模型對(duì)語音數(shù)據(jù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè),進(jìn)而使用在對(duì)語音信號(hào)的預(yù)測(cè)方面。UPSO具有更快的收斂速度,在擺脫局部極值、提高收斂精度具有明顯的優(yōu)勢(shì)。仿真結(jié)果表明,UPSO-SOVF與LMS-SOVF模型的比較,UPSO-SOVF比LMS-SOVF模型預(yù)測(cè)更精確,因此證實(shí)了本文創(chuàng)建的模型在語音信號(hào)預(yù)測(cè)建模中的應(yīng)用是有效的。二階Volterra模型參數(shù)作為粒子位置,項(xiàng)作為列,整體二階Volterra模型作為適應(yīng)度函數(shù),進(jìn)而求解最優(yōu)模型參數(shù),對(duì)應(yīng)有效列。3、構(gòu)建UPSO-KK-SOVF語音信號(hào)預(yù)測(cè)模型。本文在設(shè)置允許誤差的前提下對(duì)Volterra模型進(jìn)行精簡(jiǎn),針對(duì)不同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及允許誤差對(duì)Volterra模型的有效列的選取是不同的,但是有效列的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)小于原始Volterra模型的項(xiàng)數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明Volterra模型是有冗余項(xiàng)的,通過設(shè)置允許誤差范圍對(duì)Volterra模型進(jìn)行一定的精簡(jiǎn)。通過實(shí)驗(yàn)仿真,以均方根誤差做依據(jù)和波形比較證明UPSO-KK-SOVF方法的有效性。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：陜西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：2551535