Estimation of LPC coefficients using Evolutionary Algorithms
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 1، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_JADM-1-2_005
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1020
نویسندگان
Electrical engineering department, Shahrood university of technology, Shahrood, Iran
Electrical engineering department science and research branch, Islamic Azad University, Shahrood, Iran
Electrical engineering department, Shahrood branch, Islamic Azad University, Shahrood, Iran
چکیده
The vast use of Linear Prediction Coefficients (LPC) in speech processing systems has intensified the importance of their accurate computation. This paper is concerned with computing LPC coefficients using evolutionary algorithms: Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), DifferentialEvolution (DE) and Particle Swarm Optimization with Differentially perturbed Velocity (PSO-DV). In this method, evolutionary algorithms try to find the LPC coefficients which can predict the original signal withminimum prediction error. To this end, the fitness function is defined as the maximum prediction error in allevolutionary algorithms. The coefficients computed by these algorithms are compared to coefficientsobtained by traditional autocorrelation method in terms of the prediction accuracy. Our results showed that coefficients obtained by evolutionary algorithms predict the original signal with less prediction error than autocorrelation methods. The maximum prediction error is achieved by autocorrelation method: GA, PSO, DE and PSO-DV are 0.35, 0.06, 0.02, 0.07 and 0.001, respectively. This finding shows that the hybrid algorithm, PSO-DV, is superior to other algorithms in computing linear prediction coefficientsکلیدواژه ها
Linear prediction coefficients, evolutionary, algorithms, PSO, DE, PSO-DVمقالات مرتبط جدید
- یادگیری بازنمایی بصری متضاد مبتنی بر رویکردهای تعاملی و تخاصمی
- هوشمندسازی مدارس
- هوش مصنوعی و تحلیل بقا برای پیش بینی طول عمر حرفهای بازیکنان بسکتبال NBA با استفاده از دادههای پزشکی و عملکردی
- هوش مصنوعی در سیستم های قدرت
- هوش مصنوعی در خدمت تاریخ: بازخوانی سنگ نبشته های تخت جمشید با بهره گیری از فناوریهای تشخیص نوشتار و تحلیل زبان
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.