基于改进RBF神经网络的ADPCM语音编码算法研究

宋波; 张雪英

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以G.721 ADPCM语音编码算法为研究对象,在语音编码的预测中引入神经网络模型来克服传统线性滤波方法中存在的不足,研究了基于RBF神经网络的ADPCM语音编码系统的结构.通过k均值聚类算法来确定RBF神经网络的中心和宽度,用最小二乘法确定RBF网络权值的方法改进了ADPCM语音编码算法.实验证明,其平均信噪比较原ADPCM编码算法有1.2 dB的提高.

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来源
《电声技术》 |2009年第8期|68-70|共3页
作者
宋波; 张雪英;
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作者单位

太原理工大学信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学信息工程学院,山西,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
语音编码; 非线性预测; RBF网络; k均值聚类; 最小二乘法;

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