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以测度作为神经网络输入的客观音质评价研究

黄丽  周杰  马洪  张知易  吴江滨  
【摘要】:利用径向基函数网络(RBFN)进行语音质量客观评价,以避免在回归分析中选取具体函数的困难.选取3种距离测度而非语音文件本身作为神经网络的输入,使得网络输入维数大大减小,网络结构大大简化.且对径向基函数网络结构作了修正,使其更便于作音质评价.作者在网络参数和结构学习中采用平滑后的训练集,有效减少了随机因素对客观评测结果的影响,也大大减少了网络结构的复杂性.主客观评价结果的相关性实验中,相关系数达0.96以上,这表明了该方法的可靠性.

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