Estimation of LPC coefficients using Evolutionary Algorithms
Author(s):
Abstract:
The vast use of Linear Prediction Coefficients (LPC) in speech processing systems has intensified the importance of their accurate computation. This paper is concerned with computing LPC coefficients using evolutionary algorithms: Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Dif-ferential Evolution (DE) and Particle Swarm Optimization with Differentially perturbed Velocity (PSO-DV). In this method, evolutionary algorithms try to find the LPC coefficients which can predict the origi-nal signal with minimum prediction error. To this end, the fitness function is defined as the maximum prediction error in all evolutionary algorithms. The coefficients computed by these algorithms compared to coefficients obtained by traditional autocorrelation method in term of prediction accuracy. Our results showed that coefficients obtained by evolutionary algorithms predict the original signal with less prediction error than autocorrelation methods. The maximum prediction error achieved by autocorrelation method, GA, PSO, DE and PSO-DV are 0.35, 0.06, 0.02, 0.07 and 0.001, respectively. This shows that the hybrid algorithm, PSO-DV, is superior to other algorithms in computing linear prediction coefficients.
Keywords:
Language:
English
Published:
Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, Volume:1 Issue: 2, Summer-Autumn 2013
Pages:
111 to 118
magiran.com/p1539093
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 990,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!