Исследование алгоритма калмановской фильтрации речевого сигнала, наблюдаемого в шуме

На основе нуль-полюсной (авторегрессионной со скользящим средним) модели голосового тракта, задаваемой уравнениями состояния и наблюдения, синтезирован оптимальный линейный фильтр для оценки наблюдаемого на фоне шума речевого сигнала. Проведено теоретическое и экспериментальное исследование фильтра с учетом оценки его параметров на основе рекуррентного метода наименьших квадратов с конечной памятью. Экспериментально установлены оптимальные значения «множителя забывания», обеспечивающие максимальные значения улучшения отношения сигнал/шум на выходе фильтра по сравнению с его входом.