TY -的A2 -叮,白元盟,郝Cailing PY - 2021 DA - 2021/11/12 TI -应用基于主成分图像分析的神经网络算法在乐队扩张的大学英语听力SP - 9732156六世- 2021 AB -随着信息技术的发展,带扩张技术正逐渐应用到大学英语听力教学。这项技术的目的是恢复宽带语音信号从窄带语音信号频带有限。然而,由于当前语音设备和通道的限制条件下,现有的语音频带扩展技术往往忽略了音频的高频和低频的相关性,导致过度平滑的高频频谱中恢复过来,太主观听力,表达能力不足。为了解决这个问题,神经网络模型PCA-NN(主成分analysis-neural网络)提出了基于主成分图像分析。基于音频图像信号的非线性特征,模型减少了高维数据的维数和实现的有效恢复高频详细的音频信号在相空间频谱。结果表明,PCA-NN,即。基于主成分分析的神经网络,优于其他音频扩张算法在主观和客观评价;在对数谱失真评价,PCA-NN算法获得较小的迷幻药。与EHBE相比,勒拉,LSD平均减少了2.286 dB, 0.51 dB,分别和0.15分贝。上述结果表明,在图像频带扩展大学英语听力,基于主成分分析的神经网络算法(PCA-NN)可以获得更好的高频重建的准确性和有效地提高音频质量。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9732156 DO - 10.1155/2021/9732156 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -