说明:文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一,儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型
说明:非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
说明:1、主要是产生0,1,2,3阶贝赛尔函数图形。2、产生线性调频信号和它的的频谱图。3、产生单个脉冲的三维模糊图以及对应的等值图。4、它是程序3的嵌套子程序,用于产生单个脉冲。5、用于产生高斯和瑞利分布函数。