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Dans cet travail, un algorithme itératif simple qui est garanti pour produire un filtre multipolaire stable lors de la minimisation de la norme 1 du signal d'erreur de prédiction linéaire. L'approche fonctionne à la fois pour les cadres d'autocorrélation et de covariance, n'implique qu'une recherche unidimensionnelle à chaque étape et évite le besoin de méthodes basées sur la programmation linéaire. Sur la base d'études de simulation, il a été observé que les performances de l'algorithme sont presque optimales, c'est-à -dire très proches des estimations obtenues à l'aide de mÃ...
Dans cet travail, un algorithme itératif simple qui est garanti pour produire un filtre multipolaire stable lors de la minimisation de la norme 1 du signal d'erreur de prédiction linéaire. L'approche fonctionne à la fois pour les cadres d'autocorrélation et de covariance, n'implique qu'une recherche unidimensionnelle à chaque étape et évite le besoin de méthodes basées sur la programmation linéaire. Sur la base d'études de simulation, il a été observé que les performances de l'algorithme sont presque optimales, c'est-à -dire très proches des estimations obtenues à l'aide de méthodes ponctuelles intérieures. De plus, cette méthode a également la capacité de limiter la bande passante de tout pic. La méthode proposée a été appliquée pour l'estimation des voies vocales et, en utilisant la distorsion spectrale comme métrique, les résultats sont présentés en utilisant la parole synthétique aussi bien que naturelle.