Compressão dos Componentes LSF Via Modelo Neural

Dirceu Gonzaga, Antonio Carlos Gay Thomé

DOI: 10.14209/sbrt.2001.16600130

Evento: XIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2001)

Keywords:

Abstract

"Neste artigo é analisado um modelo neural para a compressão dos coeficientes LSF, os quais são utilizados na compressão de voz. E feita uma comparação entre a transformada de Karhunen Loéve e a utilização do modelo neural auto-associativo com calculo do erro de treinamento ponderado por um fator que insere características dos coeficientes. Este treinamento reduz a distorção espectral com maior eficácia. E apresentado, também, resultados da compressão com uma modelo neural auto-associativo não-linear, o qual apresentou o melhor resultados de todos os modelos estudados."

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