22、非平稳自洽声学对象作为浊音语音的基本单元

非平稳自洽声学对象作为浊音语音的基本单元

1 同步概念与基础驱动

1.1 同步概念

在同步概念中,代数关系可能局限于驱动和响应的相位。相位同步或锁相是非线性耦合驱动 - 响应(DR)动力学的一般特性。由于主响应的频率范围更广,耦合函数表现为不可逆(多模态)函数。广义同步的一个重要特殊情况是,可逆耦合函数描述了两个拓扑等价(表现得像单个振荡器)的振荡器之间的耦合。

1.2 基础驱动(FD)的历史与作用

早期认为,浊音语音、歌曲和音乐的高频声学模式及其音高感知与音高频率范围内的单个(声学)模式存在因果联系,这一观点可追溯到拉莫。但塞贝克表明,虚拟音高感知并不依赖于所听到信号中的基础声学模式。众多基于稳态浊音信号的研究显示,虚拟音高感知依赖于多个子带或分音的谐波相关频率的子带分解。

本研究用抽象的“序参数”FD取代了拉莫的基础音,FD通过谐波相关的分音获得,可确认为声源声门主振荡器的拓扑等价图像,并且与非平稳虚拟音高感知的声学相关物密切相关。

在初步研究中,已证明并比较了从浊音语音信号以及同时记录的电声门图在接收端重建FD的原理可行性。受当前对耳蜗功能解释的启发,FD的提取基于具有时间独立中心滤波频率(在当前分析窗口内)的分音。然而,这种对时间不变滤波频率的限制导致非平稳浊音语音的分音,无法精确关联到发射端声道中的相应声学模式。

引入分音滤波器的自洽滤波频率轮廓,为重建共振峰特定声学模式的拓扑等价图像提供了可能。高频共振峰图像特别适合重建基础驱动的瞬时频率。虽然共振峰振荡器图像的拓扑等价性确认仅限于约30 - 40 ms的分析窗口,但对于不间断的浊音语音段,即超过100 ms的时间段,可实现连贯FD

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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