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随着语音信号的深入研究,语音信号已被证实具有较强的时变特性,并包含大量的非线性特征.近年来,计算机技术及信号处理领域取得了飞速发展,人们对语音质量的要求也进一步提高,传统的线性预测模型已不能很好地满足现代语音信号处理的需求,因此论文查重内容如何构建语音信号的非线性模型、提出更高精度的预测方法成为语音信号处理领域的一个重要研究热点.在非线性系统及相关问题的研究中,Volterra模型是最广泛而有效的方法之一,它对系统的线性和非线性特征均具备良好的描述能力,从而在非线性时间序列预测、伪迹消除等研究中取得了丰富成果.随着语音信号非线性建模的进一步发展,Volterra模型已被应用于语音信号序列的研究中,如文献通过引入Volterra级数很好地提高了语音信号的预测精度并获得了显式结构的非线性语音预测模型.利用Volterra模型研究语音信号不但比传统线性模型更具有优秀的预测性能,而且比神经网络等其他语音信号的非线性模型更容易获得模型的显式结构.。
