一种基于改进的量子神经网络的语音降噪方法

• 作者: 付丽辉
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 语音信号 降噪 量子神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 466-471
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2010.00466

摘要

利用一种改进的量子神经网络(IPSO-QNN)在时域上对语音信号进行降噪处理,重点改进了QNN所涉及到的学习算法.针对粒了群算法本身存在早熟的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO).通过对早熟粒子的速度和位置叠加随机数据,使其离开局部最优,从而使该算法具有更强的寻优能力.利用IPSO对量子神经网络的参数进行训练和学习,建立了比较高效的基于改进的量子神经网络的语音信号滤波器,并通过Matlab软件建立实验平台,实验结果表明,新算法充分利用了量子神经计算的快速性以及粒子群算法的全局寻优能力,从而使该语音信号滤波器具有良好的降噪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付丽辉	淮阴工学院电子与电气工程学院	21	71	5.0	7.0