Resumen

Con el desarrollo de las tecnologías de la información, la tecnología de expansión de banda se está aplicando gradualmente a la enseñanza de la audición en inglés en las universidades. Esta tecnología tiene como objetivo recuperar señales de voz de banda ancha a partir de señales de voz de banda estrecha con una banda de frecuencia limitada. Sin embargo, debido a las limitaciones de los equipos de voz actuales y a las condiciones del canal, la tecnología de expansión de banda de voz existente suele ignorar la correlación de alta y baja frecuencia del audio, lo que da lugar a un suavizado excesivo del espectro de alta frecuencia recuperado, a una audición subjetiva demasiado apagada y a una capacidad de expresión insuficiente. Para resolver este problema, se propone un modelo de red neuronal PCA-NN (análisis de componentes principales-red neuronal) basado en el análisis de imagen de componentes principales. Basándose en las características no lineales de la señal de imagen de audio, el modelo reduce la dimensión de los datos de alta dimensión y realiza la recuperación efectiva del espectro detallado de alta frecuencia de la señal de audio en el espacio de fase. Los resultados muestran que el PCA-NN, es decir, la red neuronal basada en el análisis de componentes principales, es superior a otros algoritmos de expansión de audio en la evaluación subjetiva y objetiva; en la evaluación de la distorsión del espectro logarítmico, el algoritmo PCA-NN obtiene un LSD menor. En comparación con EHBE, Le y La, la LSD media disminuye en 2,286 dB, 0,51 dB y 0,15 dB, respectivamente. Los resultados anteriores muestran que en la expansión de la banda de frecuencia de la imagen de la audición de inglés universitario, el algoritmo de red neuronal basado en el análisis de componentes principales (PCA-NN) puede obtener una mayor precisión en la reconstrucción de las altas frecuencias y mejorar eficazmente la calidad del audio.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:análisis de componentes principales, tecnología de expansión de bandas, audición universitaria de inglés, red neuronal, modelo de red neuronal, señal de imagen de audio, precisión de reconstrucción de frecuencias, pca, audición subjetiva aburrida, expansión de bandas de frecuencia
• Keywords:principal components analysis, band expansion technology, college english listening, neural network, neural network model, audio image signal, frequency reconstruction accuracy, pca, dull subjective hearing, frequency band expansion