1. You are Here：

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.author吳文榕en_US
dc.contributor.authorWU WEN-RONGen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:40:47Z-
dc.date.available2014-12-13T10:40:47Z-
dc.date.issued1993en_US
dc.identifier.govdocNSC82-0404-E009-335zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/97793-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=71106&docId=10579en_US
dc.description.abstractDPCM是一種很有效率之資料傳輸方式,它已成 功的應用於語音及其它種資料的編碼,而影響 其效果的因素即是量化雜訊(Quantization noise),因 此有人就提出以卡門濾波器 (Kalmanfilter)來消 除這種雜訊,卡門濾波器是一最佳濾波器,不過 必需在訊號是穩定(Stationary)及雜訊分布是高斯 的前提下,這種最佳的說法才能成立,然而在語 音的應用上,量化雜訊通常不是高斯分布,訊號 也非穩定,我們提出了以非線性馬斯雷利(Masreliz)濾波器來濾除非高斯之量化雜訊,量化 雜訊則被假設為高斯混合(Gassian mixture),我們得 到 0.8-1dB的改善,然而進一步的分析我們發現量 化雜訊不是高斯混合分布,而是較接近於高斯 和拉氏(Laplacian)之混合分布,因此本計畫提出以 此分布來模擬量化雜訊,相信濾波效果會更進 一步的提昇,同時為了更確實的反應語音訊號 之非穩定性,我們也提出了使用有限記憶 ( Fadding)之馬斯雷利濾波器來取代原有之濾波器.zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject微分脈碼調變zh_TW
dc.subject量化雜訊zh_TW
dc.subject卡門濾波器zh_TW
dc.subject馬斯雷利濾波器zh_TW
dc.subject高斯和拉氏混合模式zh_TW
dc.subjectDPCMen_US
dc.subjectQuantization noiseen_US
dc.subjectKalman filteren_US
dc.subjectMasreliez filteren_US
dc.subjectGaussian andlaplacian mixed modelen_US
dc.title語音編碼上之非線性濾波技術zh_TW
dc.titleNonlinear Filtering Techniques in Speech Codingen_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department交通大學電信工程研究所zh_TW
Appears in Collections:Research Plans


Related Contents
Loading...