Метод идентификации авторегрессионных параметров речи в частотной области

Abstract

Рассмотрена задача оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области. На основании частотного представления авторегрессионного сигнала проиллюстрированы методика расчета функции правдоподобия, а также реализация метода ожидания-максимизации для итеративного оценивания авторегрессионных параметров. Анализ различных мер искажения речевых сигналов показал, что работа в частотной области обеспечивает такую же точность, как и соответствующие подходы во временной области, но при существенно меньших вычислительных затратах. Предложен и исследован двухэтапный метод оценивания авторегрессионных параметров зашумленного речевого сигнала в частотной области.

Розглянуто задачу оцінювання авторегресійних параметрів зашумленого мовного сигналу в частотній області. На базі частотного представлення авторегресійного сигналу проілюстровано методику розрахунку функції правдоподібності, а також реалізацію методу очікування-максимізації для ітеративного оцінювання авторегресійних параметрів. Аналіз різних мір спотворення мовних сигналів показує, що робота в частотній області забезпечує таку саму точність, як і відповідні підходи в часовій області, але при істотно менших обчислювальних затратах. Окрім того, запропоновано й досліджено двоетапний метод оцінювання авторегресійних параметрів зашумленного мовного сигналу в частотній області.

The paper deals with considering of estimation of noisy speech autoregressive parameters in frequency domain. The method for calculating of likelihood function and implementation of the Expectation-Maximization method for the iterative estimation of speech autoregressive parameters have been illustrated on the base of frequency representation of the autoregressive signal. The analysis of different speech distortion measures shows that operation in frequency domain provides the similar accuracy as the corresponding approaches in time domain, but with essentially lower computational expenses. Moreover, a two-stage method for estimating of speech autoregressive parameters in frequency domain has been presented and investigated.