2025-02-23T20:58:43-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-939%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T20:58:43-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-939%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T20:58:43-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T20:58:43-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Экономичный метод очистки речи от шума, основанный на блочном представлении сигнала в пространстве состояний и векторном квантовании
Предложен новый экономичный метод очистки речевых сигналов от шума. Сокращение вычислений основано на свойствах блочной модели авторегрессионного сигнала, развитой в работе. Показано уменьшение ошибки по сравнению с традиционным фильтром Калмана. Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных парам...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут гідромеханіки НАН України
2002
|
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/939 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Предложен новый экономичный метод очистки речевых сигналов от шума. Сокращение вычислений основано на свойствах блочной модели авторегрессионного сигнала, развитой в работе. Показано уменьшение ошибки по сравнению с традиционным фильтром Калмана. Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных параметров речи в присутствии шума. Предложена экономичная двухэтапная процедура оценивания, основанная на векторном квантовании авторегрессионных параметров. На первом этапе начальное приближение для оптимального набора авторегрессионных параметров определяется на небольшом количестве квантов. Затем значение оценки улучшается с помощью эффективной итерационной процедуры. Эффективность результирующего метода проверена на реальных речевых сигналах. |
|---|