Розглянуто задачу оцінювання параметрів авторегресивної моделі за наявності адитивного білого шуму. Для цього застосовано принцип максимальної правдоподібності. Головним завданням є знаходження глобального максимуму функції правдоподібності, що залежить від параметрів авторегресивної моделі. Одержано вираз функції правдоподібності через лінійні спектральні пари та інший альтернативний набір параметрів. Це уможливило ефективну максимізацію функції правдоподібності за допомогою алгоритму KNITRO. Показано наявність багатьох локальних мінімумів функції правдоподібності для авторегресивних параметрів мовних сигналів. Також наведено експериментальні результати, що включають порівняння із загальновикористовуваним методом expectation-maximization (EM) для реальних мовних сигналів.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"