Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов

Kirjeldus

Синтезированы нелинейные модели автогрессии речевого сигнала. С помощью теорий марковской фильтрации, регрессивного анализа и метода обновляющего процесса разработаны рекуррентные алгоритмы линейного и нелинейного адаптивного предсказания. Получены упрощенные алгоритмы предсказания, приспособленные к технической реализации на элементах цифровой микросхемотехники. Рассмотрены алгоритмы предсказания и фильтрации речевого сигнала, наблюдаемого в смеси с шумом. Алгоритмы предсказания применяются для цифрового представления сигнала в системах с адаптивной разностной импульсно-кодовой модуляцией и вокодерах. Приведены результаты машинного исследования, выполненного на реальном сигнале