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语音信号的产生过程是非线性的，而且具有混沌性。相对于线性模型，在重构相空间中建立的语音信号模型更接近实际系统，神经网络是建立非线性系统模型的常用工具。实验结果表明：在重构相空间中建立的基于径向基函数神经网络的预测器较线性预测器在性能上有明显提高。
基于混沌系统模型的非线性语音预测器
【摘 要】
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语音信号的产生过程是非线性的，而且具有混沌性。相对于线性模型，在重构相空间中建立的语音信号模型更接近实际系统，神经网络是建立非线性系统模型的常用工具。实验结果表明：在重
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,株洲师范高等专科学校物理与电子工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年18期
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