基于高斯混合模型的语音频谱预测方法

资 源 简 介

基于高斯混合模型的语音频谱预测方法

详 情 说 明

基于高斯混合模型的语音频谱预测方法为语音信号处理提供了一种有效的解决方案，尤其在防止数据包丢失的场景中具有重要应用价值。该方法的核心思想是利用高斯混合模型对语音信号的频谱特征进行建模和预测。

期望最大化算法在这一过程中扮演了关键角色，它通过迭代优化模型参数，使得模型能够更准确地捕捉语音信号的统计特性。实验通常采用两倍或三倍的连续语音因素来验证模型的性能，确保其在不同条件下的鲁棒性。

在具体实现中，模型被用于设计初步的预测指令，并且通过频谱分配状态来评估预测表的准确性。与简单的参考模型相比，该方法展现出了明显的优势——最优预测表实现了平均频率扭曲值降低0.46dB的效果，这在语音质量提升方面是一个显著的进步。

这种方法不仅适用于实时语音传输中的丢包补偿，还可以扩展到其他需要高精度频谱预测的领域，如语音增强和语音合成等。