● 摘要
随着社会的信息化发展，人们对语音信号传输的速率和质量要求越来越高，传统的线性语音信号编码方法已经无法满足需求。通过大量研究人们发现，语音信号及其时间序列均表现出非常复杂的非线性特征。本文在语音信号混沌特性的基础上利用改进的遗传规划算法建立了语音信号混沌时间序列双向预测模型，实现了语音信号的编码。论文核心工作如下：
1、采集语音信号样本，分析语音信号的非线性特征，实验结果表明语音信号具有混沌特性，可以通过非线性分析方法进行预测编码。
2、改进遗传规划算法，使其更为有效地对语音信号进行非线性建模。本文从三方面对遗传规划算法做了改进。第一，采用固定长度线性表来描述问题，避免产生“规模爆炸”现象。第二，采用多个种群同时进化的算法思想，达到提高全局搜索能力和增加解的多样性的目的。第三，借助爬山算法局部寻优的思想，在结构优化的基础上对模型系数进一步优化。
3、提出了基于混沌理论的语音信号双向预测思想，描述了利用改进遗传规划算法进行语音信号双向预测建模的过程。对语音信号进行预处理和重构相空间之后，利用改进的GP算法对每帧数据进行双向预测建模，通过分析各模型的结构，得到具有良好推广能力的规范化模型，然后使用粒子群优化算法确定每一帧语音数据对应的规范化模型的系数，利用该模型实现语音信号的编码。