【摘 要】
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针对传统线性方法的不足，提出在语音编码系统的预测中引入神经网络模型,并研究了基于神经网络的语音编码系统的结构、适合于语音后向预测的神经网络的结构和学习算法，并利用BP
【机 构】
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北京工业大学电子信息控制与工程学院 北京 100022
【出 处】
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中国电子学会第十二届全国青年学术年会
论文部分内容阅读
针对传统线性方法的不足，提出在语音编码系统的预测中引入神经网络模型,并研究了基于神经网络的语音编码系统的结构、适合于语音后向预测的神经网络的结构和学习算法，并利用BP神经网络对G.721语音压缩编码标准(AD-PCM)做了一定的改进。研究认为利用BP神经网络替代G.721中的自适应预测器，使得解码效果好于原标准。为具体实现神经网络预测器的仿真程序,采用了基于Matlab仿真或C<++>的仿真程序。研究结果以数据和图形表示，增强了研究的可视性和易于理解性。
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