线性混合模型，是一种实用的统计方法。应用面积很宽广。希望大家可以学习 -General Linear model

在混合激励线性预测(MELP)语音编码算法中,语音帧的突变转换导致合成语音质量的下降成为一个突出问题.为解决该问题,提出一种基于过渡帧判决算法的改进MELP模型,提高了参数估计的准确度,有效实现了语音的降噪处理.-In the hybrid excitation linear prediction (MELP) speech coding algorithm, the abrupt change of the speech frame leads to the degradation of sy

为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep au-to-encoder,RDAE),并用 RDAE 替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction, MELP)语音编码器中 LSF 参数的矢量量化方法。测试结果表明,改进后的算法在损失一定模型似然度的条件下获得了重构性能的提升,