Розроблено методи корекції мовного сигналу на основі авторегресивної (АР) моделі його утворення. Запропоновано економічний алгоритм блокової калманівської фільтрації мовного сигналу неперетинними блоками довільної довжини. Встановлено, що покращення сегментного відношення сигнал/шум у порівнянні з традиційними методами калманівської фільтрації мови складає до 3 дБ, скорочення кількості операцій становить від 2,4 до 11,1 разів. На основі векторного квантування розроблено завадостійкий підхід до оцінювання АР параметрів мови. Зазначено, що даний метод складається з вибору АР кванту, який максимізує функціонал правдоподібності, та ітераційного уточнення. Виявлено, що для його реалізації досить 16 квантів. Використовуючи лінійні спектральні частоти (ЛСЧ), створено метод сліпої деконволюції мовних сигналів в присутності шуму. Запропоновано більш ефективний метод обчислення ЛСЧ.

  Скачати повний текст