TA的每日心情 | 慵懒
2020-8-28 15:16 |
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摘 要： 脑电信号获取过程中，工频噪声干扰现象往往会使所获取的信息产生多种多形态瞬时结构波形，这种 现象影响到 ＤＩＶＡ（ＤｉｒｅｃｔｉｏｎｓＩｎｔｏＶｅｌｏｃｉｔｉｅｓｏｆＡｒｔｉｃｕｌａｔｏｒｓ）模型对语音的正常处理．为此，本文提出了一种面向特征提取 的脑电信号结构自适应稀疏分解模型，并在此基础上，通过采用匹配追踪算法求解最佳原子、使用过完备原子库中原 子表示原始脑电信号等方法，实现了信号去噪的目的，效果好于传统的小波变换去噪方法．仿真实验表明，本文提出的 方法提高了 ＤＩＶＡ模型语音发音的精度．
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; b, a5 @1 [+ @- T6 j, y* n; e关键词： ＤＩＶＡ模型；脑电信号；噪声；稀疏分解! R$ H4 L. e2 G& u1 Y- V' u0 v
$ x) J& F! t3 r5 @8 g. ` 在神经解剖学和神经心理学层次上仿真和描述大 脑中涉及语音生成和理解区域的相关功能，涉及到语音 学、控制科学、机器人学以及神经生理学等多个学科．作 为近年来人工语音合成系统的主要研究领域，许多学者 对语音生成和获取的计算模型进行了深入研究，并取得 了丰硕成果．其中，最具有代表性的是由波士顿大学语 音实验室冈瑟教授（ＦｒａｎｋＨＧｕｅｎｔｈｅｒ）带领的研究小组 研制出的一种称之为“神经分析系统（ＮｅｕｒａｌｙｎｘＳｙｓ ｔｅｍ）”的仪器［１］7 h3 H+ s( I1 r3 r" x: B
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附件下载：7 D1 n0 h8 r: A, C& |7 q
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发表于 2021-1-6 10:28
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