Skip to main content
Log in

Nichtlineare Signalverarbeitung für die Sprachkommunikation

Non-linear signal processing for voice communication

  • Begutachtete Originalarbeiten
  • Published:
e&i Elektrotechnik und Informationstechnik Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Dieser Aufsatz gibt eine elementare Einführung in Probleme und Methoden der nichtlinearen Signalverarbeitung und stellt neuere Entwicklungen auf diesem Gebiet im Überblick dar. Einen wichtigen Platz nimmt dabei die Modellierung und Verarbeitung eindimensionaler Signale ein, wie sie bei einfachen Sprachkommunikations-systemen auftritt. Das Wechselspiel und die Integration deterministischer und nichtdeterministischer Ansätze wird an Hand von aktuellen Forschungsergebnissen erläutert.

Abstract

This paper provides an elementary introduction to problems and methods of nonlinear signal processing and presents on overview of recent developments in this field. An important topic is the modeling and processing of one-dimensional signals as exemplified in simple voice communication systems. The interplay and integration of deterministic and nondeterministic approaches is illustrated with recent research findings.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Schrifttum

  1. Abarbanel, H. D. I., Brown, R., SiDorowich, J. J., Tsimring, L. Sh.: The analysis of observed chaotic data in physical systems. Rev. Mod. Phys. 4 (1993), pp. 1331–1392.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  2. Aguirre, L. A., Billings, S. A.: Nonlinear chaotic systems: Approaches and implications for science and engineering — a survey. Applied Sig. Process. 2 (1995), pp. 224–248.

    Google Scholar 

  3. Bernhard, H.-P.: Anwendung informationstheoretischer Methoden in der Signalverarbeitung am Beispiel der Lastganganalyse. e & i 115 (1998), H. 1.

  4. Biedermann, G.: Nonlinear signal analysis of electrocardiograms. Diplomarbeit, Technische Universität Wien, 1997.

  5. Birgmeier, M.: A digital communication channel equalizer using a Kalman-trained neural network. In: Proc. 1994 IEEE Int. Conf. Neural Networks, Orlando, FL, Juni 1994. ICNN ’94 Vol. VI, pp. 3921–3925.

  6. Birgmeier, M.: Kalman-trained neural networks for signal processing applications. Dissertation, Technische Universität Wien, 1996.

  7. Birgmeier, M., Bernhard, H.-P., Kubin, G.: Nonlinear long-term prediction of speech signals. In: Proc. Int. Conf. Acoust. Speech Process., München, April 1997, pp. 1283–1286.

  8. Cover, T. M., Thomas, J. A.: Elements of information theory. New York: Wiley. 1991.

    Book  MATH  Google Scholar 

  9. Fackrell, J. W. A., McLaughlin, S., White, P. R.: Bicoherence estimation using the direct method. Part 2: Practical considerations. Applied Sig. Process. (1995), 2, pp. 186–199.

    Google Scholar 

  10. Grassberger, P., Schreiber, T., Schaffrath, C.: Nonlinear time sequence analysis. Int. J. Bifurc. and Chaos 1 (1991), 3, pp. 512–547.

    MathSciNet  Google Scholar 

  11. Haykin, S.: Neural networks: A comprehensive foundation. Macmillan College Publishing Company. 1994.

  12. Hoffmann, E., Heyder, B., Mürb, S., Knapp, B., Schmidt, H. H.: Neuronales Filter in der Leistungs-Frequenz-Regelung. Elektrizitätswirtschaft (1995), 11.

  13. Huber, P. J.: Robust statistics, New York: Wiley, 1986.

    Google Scholar 

  14. Knapp, B.: Ein Neurales Netz zur Filterung der Regelabweichung in der Netzregelung. Diplomarbeit, Technische Universität Wien, 1991.

  15. Kremsl, A.: Automatische Sprechererkennung. Diplomarbeit, Technische Universität Wien, 1994.

  16. Kubin, G.: Nonlinear autogressive modeling based on rate-distortion theory. In: Docampo, D., Figueiras, A. R. (eds.): Adaptive methods and emergent techniques for signal processing and communications (Proc. 2nd Vigo Workshop COST #229 WG. 1+2), pp. 391–398. Vigo: Universidade de Vigo. 1993.

    Google Scholar 

  17. Kubin, G.: Nonlinear processing of speech. In: Kleijn, W. B., Paliwal, K. K. (eds.): Speech coding and synthesis, pp. 557–610. Amsterdam: Elsevier. 1995.

    Google Scholar 

  18. Kubin, G.: What is a chaotic signal? In: Proc. IEEE Workshop Nonlin. Signal and Image Process., NSIP ’95 (Juni 1995), pp. 141–144.

  19. Kubin, G.: Voice processing — beyond the linear model. In: PRORISC/IEEE Workshop on Circuits, Systems, and Signal Processing (November 1996), pp. 393–400.

  20. Kubin, G.: Poincaré section techniques for speech. In: Proc. 1997 IEEE Workshop on Speech Coding, Pocono Manor, PA, September 1997, pp. 7–8.

  21. Kubin, G., Atal, S., Kleijn, W. B.: Performance of noise excitation for unvoiced speech. In: Proc. IEEE Workshop on Speech Coding for Telecommun., St. Jovite/Québec, Canada (October 1993), pp. 1–2.

  22. Ljung, L., Söderström, T.: Theory and practice of recursive identification. Cambridge: MIT Press. 1983.

    MATH  Google Scholar 

  23. Mañé, R.: On the dimension of compact invariant sets of certain nonlinear maps. In: Rand, D. A., Young, L.-S. (eds.): Dynamical systems and turbulence. Warwick 1980. Springer lecture notes in mathematics 898, pp. 230–242. Berlin: Springer. 1981.

    Chapter  Google Scholar 

  24. Mendel, J. M.: Tutorial on higher-order statistics (spectra) in signal processing and system theory: Theoretical results and some applications. Proc. IEEE 79 (1991), 3, pp. 278–305.

    Article  Google Scholar 

  25. Meser, J.: Automatische Wortgrenzendetektion für ein Spracherkennungssystem. Diplomarbeit, Technische Universität Wien, 1995.

  26. Moon, F. C.: Chaotic and fractal dynamics. New York: Wiley. 1992.

    Book  Google Scholar 

  27. Moulines, E., Verhelst, W.: Time-domain and frequency-domain techniques for prosodic modification of speech. In: Kleijn, W. B., Paliwal, K. K. (eds.): Speech coding and synthesis, pp. 519–555. Amsterdam: Elsevier. 1995.

    Google Scholar 

  28. Parker, T. S., Chua, L. O.: Chaos: a tutorial for engineers. Proc. IEEE 75 (1987), 8, pp. 982–1008.

    Article  Google Scholar 

  29. Parker, T. S., Chua, L. O.: Practical numerical algorithms for chaotic systems. New York Berlin: Springer. 1989.

    MATH  Google Scholar 

  30. Pitas, I., Venetsanopoulos, A. N.: Nonlinear digital filters: Principles and applications. Boston Dordrecht London: Kluwer. 1990.

    MATH  Google Scholar 

  31. Rajagopalan, R., Orchard, M. T., Ramchandran, K.: Optimal supports for linear predictive models. IEEE Trans. Signal Process. 44 (1996), 12, pp. 3150–3153.

    Article  Google Scholar 

  32. Rank, E., Kubin, G.: A waveguide model for slapbass synthesis. In: Proc. Int. Conf. Acoust. Speech Sign. Process., München, April 1997, pp. 443–446.

  33. Reisinger, J.: Einzelworterkennung mit neuralen Netzen. Diplomarbeit, Technische Universität Wien, 1991.

  34. Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze. Berlin Heidelberg New York: Springer. 1993.

    Google Scholar 

  35. Sauer, T., Yorke, J. A., Casdagli, M.: Embedology. J. Stat. Phys. 65 (1991), pp. 579–616.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  36. Steger, J.: Ein effizienter Algorithmus zur zeitlichen Dehnung bzw. Stauchung von Sprache. In: Fortschritte der Akustik-DAGA ’90, pp. 1095–1098. Bad Honnef: DPG-GmbH. 1990.

    Google Scholar 

  37. Sucher, R.: Adaptivennichtlineare Filter zur Unterdrükkung von Impulsrauschen in Bildern. Dissertation, Technische Universität Wien, 1996.

  38. Takens, F.: Detecting strange attractors in turbulence. In: Rand, D. A., Young, L.-S. (eds.): Dynamical systems and turbulence. Warwick 1980. Springer lecture notes in mathematics 898 (1981), pp. 366–381. Berlin: Springer. 1981.

    Chapter  Google Scholar 

  39. Weinrichter, H., Brazda, E.: Time domain compression and expansion of speech. In: Young, I. T., et al. (eds.): Signal processing III: Theories and applications, pp. 485–488, Amsterdam: North-Holland. 1986.

    Google Scholar 

  40. Widrow, B., Lehr, M. A.: 30 years of adaptive neural networks: Perceptron, madaline, and backpropagation. Proc. IEEE 78 (1990), 9, pp. 1415–1442. Special issue on neural networks 1.

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Additional information

Herrn Professor Dr.-Ing. Dr. h.c. mult. Hans Wilhelm Schüßler zum 70. Geburtstag gewidmet.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Kubin, G. Nichtlineare Signalverarbeitung für die Sprachkommunikation. Elektrotech. Inftech. 115, 23–33 (1998). https://doi.org/10.1007/BF03159134

Download citation

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF03159134

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation