基于扩展卡尔曼滤波器的声门激励LF模型参数估计

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声门激励信号及其特征参数在语音信号处理技术中有着广泛的应用,例如语音合成、说话人识别等.文章介绍了一种基于LF模型的声门激励特征参数估计的新方法,利用扩展卡尔曼滤波器对由声门逆滤波得到的激励信号进行非线性模型曲线拟合估计模型参数.为了验证算法的有效性,实验数据分别使用合成语音信号与自然语音信号,并与两种现有算法进行比较.测试结果表明,新方法的具有准确率高、鲁棒性强等特点.
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