基于GERBF神经网络非线性预测的ADPCM算法控制系统中的应用

• 作者: 李志宏 王安红 齐向东
• 来源期刊: 太原重型机械学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 语音编码 非线性预测 GERBF网络 正交最小二乘法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 181-184
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.33
• 字数: 3180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2004.03.004

摘要

用神经网络建立非线性预测模型对语音信号进行处理,采用后向预测建模,不增加传输码率.采用一种改进的广义径向基函数网络(GERBF),利用正交最小二乘法训练速度快的优点,降低算法的复杂性.实验表明:基于GERBF预测器的语音编码系统在嵌入维数很少时亦能较好地去除语音信号相关性,其恢复语音质量优于CCITT,建议G.721中的ADPCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志宏		2	0	0.0	0.0
2	齐向东		3	25	1.0	3.0
3	王安红		3	12	2.0	3.0