less than one (Section 4.4). In pra

less than one (Section 4.4). In practice, however, there are situations under which stability can be threatened. For instance, under marginally stable conditions, the limited precision of the computational environment can lead to errors high enough to produce an unstable filter; this could happen for signals with sustained oscillation, where the spectrum is associated with poles close to the unit circle. In this section we study several techniques employed in speech coding to fix the described problem, all of them aimed at alleviating ill-conditioning during LP analysis and, at the same time, improving the stability of the resultant synthesis filter, as well as the quality of the synthetic speech. These techniques can be used in an isolated fashion or combined together.
Pre-emphasis of the Speech Waveform
The typical spectral envelope of the speech signal has a high frequency roll-off due to radiation effects of the sound from the lips. Hence, high-frequency components have relatively low amplitude, which increases the dynamic range of the speech spectrum. As a result, LP analysis requires high computational precision to capture the features at the high end of the spectrum. More importantly, when these features are very small, the correlation matrix can become ill-conditioned and even singular, leading to computational problems. One simple solution is to process the speech signal using the filter with system function

Kết quả (Việt) 2:

ít hơn một (mục 4.4). Tuy nhiên, trong thực tế, có những tình huống mà theo đó sự ổn định có thể bị đe dọa. Ví dụ, trong điều kiện nhẹ ổn định, độ chính xác hạn chế về môi trường tính toán có thể dẫn đến sai sót đủ cao để tạo ra một fi lter không ổn định; điều này có thể xảy ra cho tín hiệu với dao động duy trì, nơi phổ được gắn với cực gần vòng tròn đơn vị. Trong phần này chúng ta nghiên cứu một số kỹ thuật được sử dụng trong bài phát biểu mã hóa để fi x vấn đề mô tả, tất cả chúng nhằm làm giảm bớt bệnh điều hòa trong khi phân tích LP và, đồng thời, cải thiện sự ổn định của kết quả lter tổng hợp fi, cũng như chất lượng trong bài phát biểu tổng hợp. Những kỹ thuật này có thể được sử dụng trong một thời trang riêng biệt hoặc kết hợp với nhau.
Pre-nhấn mạnh của Speech Waveform
Phong bì phổ đặc trưng của tín hiệu tiếng nói có tần số cao roll-off do tác dụng bức xạ của âm thanh từ đôi môi. Do đó, các thành phần tần số cao có biên độ tương đối thấp, làm tăng phạm vi hoạt động của quang phổ phát biểu. Kết quả là, phân tích LP đòi hỏi độ chính xác tính toán cao để nắm bắt các tính năng vào cuối cao của quang phổ. Quan trọng hơn, khi các tính năng này là rất nhỏ, ma trận tương quan có thể trở nên yếu đuối và thậm chí ít, dẫn đến vấn đề tính toán. Một giải pháp đơn giản là để xử lý tín hiệu tiếng nói bằng cách sử dụng lter fi với chức năng hệ thống