基于混沌系统模型的非线性语音预测器

摘要：

语音信号的产生过程是非线性的,而且具有混沌性.相对于线性模型,在重构相空间中建立的语音信号模型更接近实际系统,神经网络是建立非线性系统模型的常用工具.实验结果表明:在重构相空间中建立的基于径向基函数神经网络的预测器较线性预测器在性能上有明显提高.

关键词：混沌、语音信号处理、非线性预测器、径向基函数、重构相空间

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60634020

在线出版日期：2008-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：141-143