用BP神经网络改进G.721语音编码算法研究
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。
语音压缩编码标准 BP神经网络 线性预测技术 仿真程序
赵琳
北京工业大学电子信息控制与工程学院 北京 100022
国内会议
西安
中文
202-204
2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）