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| 改进的RBF神经网络非线性预测模型在语音编码中的应用 | |
| 引用本文： | 孟利.改进的RBF神经网络非线性预测模型在语音编码中的应用[J].飞行器测控学报,2009(2):52-55. |
| 作者姓名： | 孟利 |
| 作者单位： | 中国电子科技集团公司第54研究所 |
| 摘 要： | 用一种改进的径向基函数(RBF)神经网络建立非线性预测模型来对语音信号进行处理,在提高预测精度的同时不影响传输码率。这种改进的RBF神经网络具有计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等优点。将此模型应用在ADPCM语音编码系统中进行验证,其恢复的语音质量优于CCITT建议G.721中的ADPCM编码,表明该非线性预测模型具有较高的预测精度,且在语音编码系统中有着很大的实用性。 |
| 关 键 词： | 非线性预测 RBF 语音编码 ADPCM |
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