Метод авторегрессионного моделирования речевого сигнала с использованием огибающей периодограммы Шустера в качестве опорного спектрального образца

Рассмотрена задача авторегрессионного моделирования речевого сигнала по данным дискретного преобразования Фурье в режиме скользящего окна наблюдений небольшой длительности (миллисекунды). Исследована проблема устойчивости формируемой авторегрессионной модели. Предложено для ее преодоления использовать в качестве опорного спектрального образца огибающую периодограммы Шустера. Разработан новый метод авторегрессионного моделирования, в котором детектирование спектральной огибающей осуществляется с использованием рециркулятора последовательности отсчетов в частотной области. Рассмотрен пример его практической реализации, поставлен и проведен натурный эксперимент. По результатам эксперимента сделаны выводы о достижении существенного выигрыша в отношении не только устойчивости, но и точности авторегрессионной модели речевого сигнала.