本文關(guān)鍵詞：基于DIVA模型的腦電信號去噪方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦電信號獲取過程中,工頻噪聲干擾現(xiàn)象往往會使所獲取的信息產(chǎn)生多種多形態(tài)瞬時結(jié)構(gòu)波形,這種現(xiàn)象影響到DIVA(Directions Into Velocities of Articulators)模型對語音的正常處理.為此,本文提出了一種面向特征提取的腦電信號結(jié)構(gòu)自適應稀疏分解模型,并在此基礎上,通過采用匹配追蹤算法求解最佳原子、使用過完備原子庫中原子表示原始腦電信號等方法,實現(xiàn)了信號去噪的目的,效果好于傳統(tǒng)的小波變換去噪方法.仿真實驗表明,本文提出的方法提高了DIVA模型語音發(fā)音的精度.
【作者單位】： 南京郵電大學計算機學院;北京師范大學認知神經(jīng)科學與學習國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： DIVA模型 腦電信號 噪聲 稀疏分解
【基金】：國家自然科學基金(No.61373065,No.61271334)
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 1引言在神經(jīng)解剖學和神經(jīng)心理學層次上仿真和描述大腦中涉及語音生成和理解區(qū)域的相關(guān)功能,涉及到語音學、控制科學、機器人學以及神經(jīng)生理學等多個學科.作為近年來人工語音合成系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域,許多學者對語音生成和獲取的計算模型進行了深入研究,并取得了豐碩成果.其中,

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