Prediction of Gain in LD-CELP Using Hybrid Genetic/PSO-Neural Models
- سال انتشار: 1389
- محل انتشار: مجله پیشرفت در تحقیقات کامپیوتری، دوره: 2، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_JACR-2-1_001
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 433
نویسندگان
Department of Electrical Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
Department of Electrical Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
چکیده
In this paper, the gain in LD-CELP speech coding algorithm ispredicted using three neural models, that are equipped by genetic and particleswarm optimization (PSO) algorithms to optimize the structure and parameters ofneural networks. Elman, multi-layer perceptron (MLP) and fuzzy ARTMAP are thecandidate neural models. The optimized number of nodes in the first and secondhidden layers of Elman and MLP and also the initial weights and biases of thesenets are determined by genetic algorithm (GA) and PSO. In the fuzzy ARTMAP, thechoice parameter, , learning rate, , and vigilance parameter, , are selected byGA and PSO, as well. In this way, the performance of GA and PSO are comparedwhen using different neural architectures in this application. Empirical results showthat when gain is predicted by Elman and MLP neural networks with GA/PSOoptimizedparameters, the segmental signal to noise ratio (SNRseg) and meanopinion score (MOS) are improved as compared to traditional implementationbased on ITU-T G.728 recommendation. On the other hand, fuzzy ARTMAP-basedgain predictor reduces the computational complexity noticeably, with no significantdegradations in SNRseg and MOS.کلیدواژه ها
Speech coding, neural networks, genetic algorithm, particle swarmoptimizationمقالات مرتبط جدید
- سودآوری مشتریان در خردهفروشی قطعات یدکی ماشین آلات راهسازی با رویکرد یادگیری ماشین
- ارائه روشی کارآمد جهت شناسایی کودکان نیازمند به پیوند مغز استخوان با استفاده از ترکیب طبقه بند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهینه سازی فاخته
- استخراج بهینه پارامترهای تاثیر گذار الگوریتم بهینه سازی بوفالوی آفریقایی با هدف استخراج ویژگی های مهم به منظور افزایش کارایی طبقه بندی داده ها
- ارائه روشی کارآمد برای بهبود عملکرد الگوریتم بهینه سازی کلاغ سیاه به منظور افزایش صحت خوشه بندی داده ها
- استفاده از الگوریتم باور بیزین در لایه کاملا متصل شبکه عصبی کانولوشن با هدف افزایش دقت تشخیص تصاویر
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.