Adaptive Nonlinear Predictor Based on Order Statistics for Speech Signals and Its Performance Improvement by Iterative Approach

線形予測の抱えるインパルス性残留誤差の問題を解決することを目的とし,本論文では,音声信号に非線形予測を施すための新しい適応フィルタ,適応非線形予測器を提案する.順序統計処理が用いられつつ,PitasらによるLMS-Lフィルタに,人力信号の時間情報を保持する改良が加えられる.合成音声を用いた実験では,提案する非線形予測器が,線形予測器だけではなく,ボルテラ級数予測器よりも優れた予測性能をもつことが示される.しかしながら,本非線形予測器をもってしても,実音声を対象とする実験では予測精度が劣化してしまう.そこでこれを解決すべく,新たに反復法を提案する.反復法は音声の周期性に着目して音声データを再利用し,多くのデータサンプルを用いたときと同様の予測精度が得られる方法である.連続実音声を用いた実験の結果,反復法とともに提案する予測器の予測精度が改善され,その有効性が確認された.copyright(c)2004 IEICE許諾番号：07RB0174 http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.htm