web address of the page http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001268760
Cybernetics and Systems Analysis   А - 2019 /  Issue (2021, Т. 57, № 5)
Задірака В. К., Семенов В. Ю., Семенова Є. В.
Метод завадостійкого оцінювання параметрів авторегресивної моделі в частотній області Розглянуто задачу оцінювання параметрів авторегресивного сигналу за наявності фонового шуму. На основі частотного представлення такого сигналу показано методику обчислення функціонала правдоподібності авторегресивних параметрів, а також розглянуто реалізацію методу Expectation-Maximization для їхнього ітеративного оцінювання. Аналіз різних мір спотворення мовленнєвих сигналів показав, що запропоновані підходи у частотній області мають однакову точність із відповідними підходами у часовій області, але характеризуються істотно меншими обчислювальними витратами.
 https://doi.org/10.1007/s10559-021-00409-y
 Scopus
Бібліографічний опис:
Задірака В. К., Семенов В. Ю., Семенова Є. В. Метод завадостійкого оцінювання параметрів авторегресивної моделі в частотній області. Кібернетика та системний аналіз. 2021. Т. 57, № 5. С. 186–192. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-021-00409-y URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001268760 |
 Cybernetics and Systems Analysis / Issue (2021, 57 (5))
Zadiraka V.K.,
Semenov V.Y.,
Semenova Y.V.
Method of noise-robust estimation of parameters of autoregressive model in frequency domain The article considers the problem of estimating the parameters of the autoregressive (AR) signal in the presence of background noise. Based on the frequency representation of the AR signal, a technique of calculating the likelihood function of the AR parameters is shown and the implementation of the Expectation-Maximization method for iterative evaluation of the AR parameters is considered. Analysis of different measures of distortion of speech signals shows that the proposed approaches in the frequency domain have the same accuracy as the corresponding approaches in the time domain, but are characterized by significantly lower computing costs. © 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Keywords: autoregressive model, Expectation-Maximization method, fast Fourier transform, likelihood function, Frequency domain analysis, Frequency estimation, Iterative methods, Maximum principle, Speech communication, Time domain analysis, Autoregressive modelling, Autoregressive parameters, Autoregressive signals, Background noise, Estimation of parameters, Expectation-maximization method, Frequency domains, Likelihood functions, Noise robust, Robust estimation, Fast Fourier transforms
Cite:
Zadiraka V.K.,
Semenov V.Y.,
Semenova Y.V.
(2021). Method of noise-robust estimation of parameters of autoregressive model in frequency domain. Cybernetics and Systems Analysis, 57 (5), 186–192. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-021-00409-y http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001268760 [In Ukrainian]. |
PDF