Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области
Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. На основании частотного представления авторегрессионного сигнала проиллюстрированы методика расчета функции правдоподобия, а также реализация метода ожидания-максимизации для итеративного о...
Збережено в:
| Дата: | 2010 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут гідромеханіки НАН України
2010
|
| Назва видання: | Акустичний вісник |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116122 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области/ А.Я .Калюжный, А.А. Ковтонюк, В.Ю. Семенов // Акустичний вісник — 2010. —Т. 13, № 2. — С. 20-27. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-116122 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1161222017-04-22T20:21:43Z Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области Калюжный, А.Я. Ковтонюк, А.А. Семенов, В.Ю. Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. На основании частотного представления авторегрессионного сигнала проиллюстрированы методика расчета функции правдоподобия, а также реализация метода ожидания-максимизации для итеративного оценивания авторегрессионных параметров. Анализ различных мер искажения речевых сигналов показал, что работа в частотной области обеспечивает такую же точность, как и соответствующие подходы во временной области, но при существенно меньших вычислительных затратах. Предложен и исследован двухэтапный метод оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. Розглянуто задачу оцінювання авторегресійних параметрів зашумленого мовного сигналу в частотній області. На базі частотного представлення авторегресійного сигналу проілюстровано методику розрахунку функції правдоподібності, а також реалізацію методу очікування-максимізації для ітеративного оцінювання авторегресійних параметрів. Аналіз різних мір спотворення мовних сигналів показує, що робота в частотній області забезпечує таку саму точність, як і відповідні підходи в часовій області, але при істотно менших обчислювальних затратах. Окрім того, запропоновано й досліджено двоетапний метод оцінювання авторегресійних параметрів зашумленного мовного сигналу в частотній області. The paper deals with considering of estimation of noisy speech autoregressive parameters in frequency domain. The method for calculating of likelihood function and implementation of the Expectation-Maximization method for the iterative estimation of speech autoregressive parameters have been illustrated on the base of frequency representation of the autoregressive signal. The analysis of different speech distortion measures shows that operation in frequency domain provides the similar accuracy as the corresponding approaches in time domain, but with essentially lower computational expenses. Moreover, a two-stage method for estimating of speech autoregressive parameters in frequency domain has been presented and investigated. 2010 Article Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области/ А.Я .Калюжный, А.А. Ковтонюк, В.Ю. Семенов // Акустичний вісник — 2010. —Т. 13, № 2. — С. 20-27. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. 1028-7507 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116122 534.78+621.391 ru Акустичний вісник Інститут гідромеханіки НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| description |
Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. На основании частотного представления авторегрессионного сигнала проиллюстрированы методика расчета функции правдоподобия, а также реализация метода ожидания-максимизации для итеративного оценивания авторегрессионных параметров. Анализ различных мер искажения речевых сигналов показал, что работа в частотной области обеспечивает такую же точность, как и соответствующие подходы во временной области, но при существенно меньших вычислительных затратах. Предложен и исследован двухэтапный метод оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. |
| format |
Article |
| author |
Калюжный, А.Я. Ковтонюк, А.А. Семенов, В.Ю. |
| spellingShingle |
Калюжный, А.Я. Ковтонюк, А.А. Семенов, В.Ю. Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области Акустичний вісник |
| author_facet |
Калюжный, А.Я. Ковтонюк, А.А. Семенов, В.Ю. |
| author_sort |
Калюжный, А.Я. |
| title |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| title_short |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| title_full |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| title_fullStr |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| title_full_unstemmed |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| title_sort |
метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области |
| publisher |
Інститут гідромеханіки НАН України |
| publishDate |
2010 |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116122 |
| citation_txt |
Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области/ А.Я .Калюжный, А.А. Ковтонюк, В.Ю. Семенов // Акустичний вісник — 2010. —Т. 13, № 2. — С. 20-27. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
| series |
Акустичний вісник |
| work_keys_str_mv |
AT kalûžnyjaâ metodidentifikaciiavtoregressionnyhparametrovrečivčastotnojoblasti AT kovtonûkaa metodidentifikaciiavtoregressionnyhparametrovrečivčastotnojoblasti AT semenovvû metodidentifikaciiavtoregressionnyhparametrovrečivčastotnojoblasti |
| first_indexed |
2023-10-18T20:26:57Z |
| last_indexed |
2023-10-18T20:26:57Z |
| _version_ |
1796150223509127168 |