[发明专利]一种基于混沌时间序列预测模型的语音信号编码和解码方法

摘要

本发明提供了一种基于混沌时间序列预测模型的语音信号编码和解码方法，其是通过在输入混沌语音信号中确定分析帧，对帧进行预处理，利用混沌时间序列预测模型及待编码样本，确定模型参数，提出了一种基于混沌时间序列的预测模型，利用差分动态粒子群算法确定模型的系数以及待编码样本，获取需要编码的混沌时间序列的编码数据；利用预测模型及编码数据进行解码，根据语音不同，利用求取到的该语音的最适嵌入维和最适延时时间，利用预测模型以及混沌时间序列的状态转移关系，对混沌时间序列进行解码，获得解码样本数据根据解码的数据获取到解码的样本数据；本发明不仅能够准确预测，还具有运行效率高，时间复杂度低，应用范围广，适应性强的特点。

主权项

一种基于混沌时间序列预测模型的语音信号编码和解码方法，其特征在于语音信号编码方法由以下步骤组成：(1)在输入混沌语音中确定分析帧，并对帧进行预处理在用户输入的混沌语音中,找到有效帧作为分析帧，并对分析帧进行预处理；(2)建立混沌时间序列预测模型采集步骤(1)分析帧的信息，建立混沌时间序列预测模型，其表达式为：其中，yi为分析帧的输出预测序列，ci为混沌时间序列预测模型中待定系数，xi为分析帧中的第i个样本，m为步骤(1)中分析帧的最适嵌入维，t为分析帧的最适延时时间，i为步骤(1)中分析帧的样本序号；(3)确定混沌时间序列预测模型的ci值和最适嵌入维m、最适延时时间t利用差分动态粒子群算法确定步骤(1)的分析帧的混沌时间序列所对应的最适嵌入维m、最适延时时间t、以及混沌时间序列预测模型中待定系数ci，并在此过程中同时对嵌入维、延时时间、待定系数ci进行适应度检测，采用最大误差来判断是否达到适应度的要求，通过适应性的检测，得到符合要求的最适嵌入维m、最适延时时间t以及待定系数ci，完成混沌语音的编码；语音信号解码方法由以下步骤组成：(1)提取已知的混沌语音的最适嵌入维m以及最适延时时间t和最适ci值，确定该已知的混沌语音对应的预测模型；(2)根据步骤(1)的预测模型，用混沌时间序列的状态转移特性y(i)＝(x(i),...,x(t+(m‑1)t))y(i+1)＝f(y(i))y(i+2)＝f(y(i+1))其中f表示一组代数表达式，具体为以此类推，可以不断预测出后续混沌时间序列，直至达到需要预测的混沌时间序列要求长度，实现对该已知混沌语音的解码。