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文檔簡介
1、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能語音平滑模型姓名：王琪申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：通信與電子系統(tǒng)指導(dǎo)教師：顧祝平2001.4.1!型!：!蘭墊查叁蘭塑!絲蘭——!墮!鑒!!三ABSTRACTWhentransportingvoicedatawithsilencesuppressionovertheInternet，theproblemofiitterintroducedforFfl，thenetworkoftenrende
2、rsthespeechunintelligibleItisthusindispensabletoofferintramediasynchronizationtoremovejitterwhileretainingminimalplayoutdelay(PD)Inthispaperweproposeaneuralnetworkbasedintravoicesvnchionizationmechanism，calledtheintellig
3、entspeechsmoother(ISS)ISSiScomposedofthreecomponents：1)thesmoothbuffer；2)theneuraInetworktrafficpredictor；and3)theconstantbitrate(CBR)playerAtthereceivingendsystem，thearrivingprocessofvoiceflamesiSassumedtofollowaMarkovm
4、odulatedBernoulliprocessfMMBP)Newlyarrivingframesarequeuedinthesmoothbu跪rTheneuralnetworktramcpredictoremploysanonlinetrainedbackpropagationneuralnetwork(BPNN)tOpredictthreetrafficcharacteristicsofeverynewlyencounteredta
5、lkspurtperiodBasedonthepredictedcharacteristicstheCBRplayerderivesanadaptivebufferdelayfABD、bymeansofanearoptimalsimpleformulaItthenimposesthedelayontheplayoutofthefirstframeinthetalkspurtsperiodTheCBRplayerinturnregulat
6、esCBR。baseddeparturesfortheremainingframesofthetalkspurt，aimingatassuringminimalmeanandvarianceofdistortionoftalkspuns(DOT)andmeanplayoutdelayfPD)SimulationresultsrevealthatcomparedtOthreeotherplayoutapproachesintelligen
7、tspeechsmootherarchivessuperiorplayout，yieldingnegligibleDOTandPDinespectiveoftrafficvariationThepaperiSorganizedasfollows：Inchapter1theInternetanditsdevelopmentandTCP／1PprotocolarefirstintroducedThenthestatusandcharacte
8、risticsofrealtimemultimediacommunicationoverInternetarediscussedTheproblemsofreal，timevoicecommunicationoverInternetarealsodiscussedAtlastweanalyzethetheoryandmethodofthesynchronizationofrealtimedataInchapter2firstwe100k
9、backtOthedevelopmentofneuralnetworkThentheprincipleofmultilayerfeedforwardneuralnetworkandtheerrorbackpropagationalgorithmofmulti—layerperceptronispresentedAtthesametime，someimprovementoftheerrorbackpropagationalgorithmi
10、spresentedAtlast，wediscusstheprinciple，method，advantageandproblemswhenemployneuralnetworktopredicttimeseriesInchapter3，firstsomeoften—usedtrafficmodelsisintroducedThenthedetailof)N／OFFvoicetrafficmodelispresentedWeanalyz
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