电路与系统学报
電路與繫統學報
전로여계통학보
JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS
2012年
5期
6-12
,共7页
汉语语音信号%非线性%混沌%RBF神经网络%预测模型
漢語語音信號%非線性%混沌%RBF神經網絡%預測模型
한어어음신호%비선성%혼돈%RBF신경망락%예측모형
目前语音信号的分析与预测都是采用线性理论和线性预测技术,而语音信号的产生系统是一个复杂的非线性时变系统,而且具有混沌性,所以采用线性方法是不够的.深入研究了汉语语音信号的非线性特性,包括相空间重构理论及延迟时间、嵌入维数等相空间重构参数的确定方法,并求解出汉语语音音素的李雅普诺夫指数、延迟时间、嵌入维数和关联维数,所得结果表明汉语语音信号既非确定性的信号,又非随机信号,而是具有混沌特性的信号;根据汉语语音音素的延迟时间及嵌入维数的均值确定RBF神经网络(Radical Basis Function Network)模型中三层网络的神经元个数,结合 RBF 神经网络分析方法构造了一个非线性预测模型.仿真结果表明:基于 RBF 神经网络构造的非线性预测模型与线性预测模型相比,预测误差明显减小,预测性能上有所提高.
目前語音信號的分析與預測都是採用線性理論和線性預測技術,而語音信號的產生繫統是一箇複雜的非線性時變繫統,而且具有混沌性,所以採用線性方法是不夠的.深入研究瞭漢語語音信號的非線性特性,包括相空間重構理論及延遲時間、嵌入維數等相空間重構參數的確定方法,併求解齣漢語語音音素的李雅普諾伕指數、延遲時間、嵌入維數和關聯維數,所得結果錶明漢語語音信號既非確定性的信號,又非隨機信號,而是具有混沌特性的信號;根據漢語語音音素的延遲時間及嵌入維數的均值確定RBF神經網絡(Radical Basis Function Network)模型中三層網絡的神經元箇數,結閤 RBF 神經網絡分析方法構造瞭一箇非線性預測模型.倣真結果錶明:基于 RBF 神經網絡構造的非線性預測模型與線性預測模型相比,預測誤差明顯減小,預測性能上有所提高.
목전어음신호적분석여예측도시채용선성이론화선성예측기술,이어음신호적산생계통시일개복잡적비선성시변계통,이차구유혼돈성,소이채용선성방법시불구적.심입연구료한어어음신호적비선성특성,포괄상공간중구이론급연지시간、감입유수등상공간중구삼수적학정방법,병구해출한어어음음소적리아보낙부지수、연지시간、감입유수화관련유수,소득결과표명한어어음신호기비학정성적신호,우비수궤신호,이시구유혼돈특성적신호;근거한어어음음소적연지시간급감입유수적균치학정RBF신경망락(Radical Basis Function Network)모형중삼층망락적신경원개수,결합 RBF 신경망락분석방법구조료일개비선성예측모형.방진결과표명:기우 RBF 신경망락구조적비선성예측모형여선성예측모형상비,예측오차명현감소,예측성능상유소제고.
