Моделирование, пространственно-временная фильтрация и распознавание речевых сигналов на фоне помех

• Автор: Крашенинников, Иван Викторович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 138 с. : ил.

Список сокращений, принятых в диссертации

АКФ нормированная автокорреляционная функция АКП автокорреляционный портрет речевого сигнала
КШ1РС квазипериодический портрет речевого сигнала ПРВ плотность распределения вероятностей ПРС портрет речевого сигнала речевой сигнал

СКО среднеквадратическое отклонение ФР функция распределения

ВВЕДЕНИЕ


Проще всего эта идея реализуется, когда полезный сигнал и шум занимают разные участки в спектре частот, тогда фильтр настраивается на подавление частот помех . И в общем случае подбираются фильтры, подавляющие спектр частот помех, но при этом искажается полезный сигнал, если его спектр пересекается со спектром помех. Фильтрация сигналов может выполняться как в частотной области с применением различных преобразований например, быстрого преобразования Фурье , , так и во временной области. Потребности реализации фильтрации в реальном времени вызвали появление рекуррентных фильтров, которые, в отличие от фильтров Винера Колмогорова, могут быть реализованы при сравнительно небольших ресурсах памяти и производительности вычислительной техники. Основой для таких алгоритмов является фильтр Калмана, базирующийся на предсказании очередного значения процесса и его уточнении при получении очередного наблюдения , ,, . Неизвестность и изменчивость характеристик сигналов привели к развитию адаптивных методов фильтрации. Особенно перспективным оказался класс безыдентификационных алгоритмов адаптации, базирующихся на псевдоградиентных методах в частности, на стохастической аппроксимации , , , , , . В диссертации предлагается еще один подход к фильтрации РС переход к фильтрации двумерного изображения, полученного из исходного сигнала. Каждая строка этого изображения соответствует одному квазипериоду РС. Такое пробразование позволяет привлечь методы фильтрации изображений и тем самым повысить качество фильтрации сигнала по сравнению с обычной последовательной фильтрацией за счет учета специфической квазипериодической коррелированности .