?

Детальная информация
Таблица Карточка RUSMARC
Название: Статистические характеристики параметров в вокодерах на основе линейного кодирования с предсказанием: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ; образовательная программа 11.03.02_01 «Системы мобильной связи»
Авторы: Ма Цзинминь
Научный руководитель: Попов Евгений Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2024
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: линеарное кодирование с предсказанием; коэффициенты ЛКП; полюсная модель фильтра; автокорреляционный анализ; ковариационный анализ; оконный эффект; linear predictive coding; lpc coefficients; pole filter model; autocorrelation analysis; covariance analysis; windowing effect
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 11.03.02
Группа специальностей ФГОС: 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4513
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\29180

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объект исследования –  Речевые данные обрабатываются и анализируются методами линейного предиктивного кодирования (LPC) для высококачественного синтеза и распознавания речи. Цель работы – Исследование алгоритмических программных реализаций статистических свойств линейно кодированных коэффициентов для предсказания несколькими методами при заданной модели цифрового фильтра. Что в результате исследования сделано и получено. Результаты работы, их новизна и область применения. Объем реферата – не более одной страницы. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Применено (протестировано) программное обеспечение MATLAB.

Object of study - Speech data is processed and analyzed using Linear Predictive Coding (LPC) methods for high-quality speech synthesis and recognition. The aim - Investigation of algorithmic software implementations of statistical properties of linearly encoded coefficients for prediction by several methods under a given digital filter model. Open educational resources and information search and analysis programs were used. The MATLAB software has been applied (tested).

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • ABSTRACT
  • СОДЕРЖАНИЕ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР
    • 1.1. Теоретические основы технологии LPC и связанн
      • 1.1.1. Принципы линейного предиктивного кодирова
      • 1.1.2. Преобразование линейной спектральной частот
    • 1.2. История исследования и постановка проблемы
    • 1.3.Алгоритмы и использование анализа/синтеза LPC
    • 1.3.1. Описание алгоритма
      • 1.3.2. Статистические свойства метрики расстояния
  • ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КОЭФФИЦИЕН
    • 2.1.Анализ аудиоматериалов
      • 2.1.1. Необработанные формы аудиосигналов
      • 2.1.2. Необработанные и прогнозируемые формы аудио
      • 2.1.3. Спектр короткого времени и спектр линейного
      • 2.1.4. Цепструм исходного аудиокадра и цепструм ош
      • 2.1.5. Сравнение оригинальных и предсказанных спек
    • 2.2. LPC-анализ и синтез аудиофайлов
  • Таблица 1 – Аудиоданные:
    • 2.3. Анализ возможности применения к реальным рече
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика