RLS算法跟踪性能与时间序列平稳性研究

发布时间：2017-08-08 18:38

  本文关键词：RLS算法跟踪性能与时间序列平稳性研究

  更多相关文章： 递推最小二乘法 鲁棒递推最小二乘法 递推最小二乘格型算法 跟踪性能 短时平稳性 清/浊音判决

【摘要】：语音信号分析是实现语音判决、语音的合成与语音判决等应用的前提。。虽然语音信号是时变信号,但是因为它具有“短时平稳特性”,因此本课题对语音信号的处理均立足于“短时分析”。在语音信号的处理与应用当中,清/浊音判决是否准确,对后续工作(如因周期的检测、语音的合成)的顺利开展影响重大。本文以26个英语字母的语音文件的清/浊音判决为应用背景,来开展RLS算法跟踪性能与时间序列平稳性研究。目前,相关的清/浊音判决的算法很多,但是在这些传统算法中,清/浊音判决都要借助于门限,然而,实际中的清音与浊音之间存在重叠的语音段,并无明确分界,人为强制地对清音与浊音设定门限,这就极大增高了对清/浊音判决的误判率。针对该问题,本文在吴恬盈等提出的基于RLS的清/浊音判决方法的启发下,将鲁棒递推最小二乘法、递推最小二乘格型算法运用到26个英文字母语音信号的清/浊音判决上来,提出了两种新的清/浊音的判决方法:基于R-RLS的清/浊音判决方法与基于RLS-L的清/浊音判决方法(包括采用前向预测误差和后向预测误差两种方法)。然后,探索了这几种算法各自的最优阶数与最优帧长,并比较分析三种算法的时间性能、跟踪准确度及清/浊音判决效果。实验证明,相较于原始的RLS算法,本文提出的方法不仅具有良好的跟踪精确度和清/浊音判决效果,还具有优异的时间性能。而且,后续对各个算法与阶数及帧长的相关性的分析也表明,所提的方法适用于更多的应用环境。最后,本文还提出一种基于时间序列平稳性的清/浊音判决方法,研究了时间窗口对平稳性的影响,并将此方法与基于RLS、R-RLS、RLS-L算法的清/浊音判决结果进行对比分析,经实验验证本算法具有实现容易,判决效果明显等优点。
【关键词】：递推最小二乘法 鲁棒递推最小二乘法 递推最小二乘格型算法 跟踪性能 短时平稳性 清/浊音判决
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪言8-12
• 1.1 研究背景与意义8
• 1.2 清/浊音判决研究现状8-11
• 1.3 本文的主要研究内容及论文结构11-12
• 第2章 语音信号的短时分析12-20
• 2.1 短时加窗处理13
• 2.2 短时平均能量13-15
• 2.3 短时平均幅度15
• 2.4 短时平均过零率15-17
• 2.5 短时相关分析17-19
• 2.6 语音信号的短时频域分析简述19
• 2.7 小结19-20
• 第3章 基于RLS、R-RLS、RLS-L的清/浊音判决20-76
• 3.1 清/浊音判决的一般原理20
• 3.2 基于RLS的清/浊音判决20-39
• 3.2.1 RLS的基本原理20-23
• 3.2.2 基于RLS的清/浊音判决23-24
• 3.2.3 基于RLS算法的实验24-39
• 3.3 基于R-RLS的清/浊音判决39-49
• 3.3.1 R-RLS的基本原理39-41
• 3.3.2 基于R-RLS的清/浊音判决41-42
• 3.3.3 基于R-RLS算法的实验42-49
• 3.4 基于RLS-L的清/浊音判决49-66
• 3.4.1 RLS-L的基本原理49-51
• 3.4.2 基于RLS-L_F的清/浊音判决51-53
• 3.4.3 基于RLS-L_F算法的实验53-59
• 3.4.4 基于RLS-L_B的清/浊音判决59-60
• 3.4.5 基于RLS-L_B算法的实验60-66
• 3.5 跟踪性能对比分析66-74
• 3.5.1 运行时间对比分析66-68
• 3.5.2 跟踪误差对比分析68-74
• 3.6 算法与参数的相关性分析74-76
• 3.6.1 RLS与参数的相关性74
• 3.6.2 R-RLS与参数的相关性74-75
• 3.6.3 RLS-L与参数的相关性75
• 3.6.4 分析总结75-76
• 第4章 基于时间序列平稳性的清/浊音判决76-82
• 4.1 时间序列分析的相关概念76-77
• 4.1.1 时间序列76
• 4.1.2 时间序列分析76
• 4.1.3 时间序列的平稳性76-77
• 4.2 清/浊音的短时平稳性分析77-82
• 4.2.1 相关原理介绍77-78
• 4.2.2 实验安排及结果78-81
• 4.2.3 实验结果分析81-82
• 第5章 总结与展望82-84
• 5.1 研究总结82
• 5.2 工作展望82-84
• 参考文献84-88
• 致谢88-90
• 个人简历、在学期间发表的学术论文90

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本文编号：641480