Pole-zero modeling of speech using fast transversal filtering algorithm

This paper describes a pole-zero (ARMA) modeling of speech using a recursive-least-squares (RLS) fast transversal filter (FTF) algorithm. This ARMA FTF algorithm can estimate unknown input excitation and the estimated input is used to determined the parameters of the pole-zero model. This algorithm is derived using geometric projections. The geometric projection approach gives insight and useful interpretation of various filters that form the algorithm. We give a performance evaluation of the proposed algorithm by applying to synthetic and natural speech spectral estimations. This algorithm accurately represents spectral peaks and valleys of speech and requires less computations than RLS lattice filters and ARMA FTF algorithm of Ardalan and Faber (1988). Additionally, this algorithm can also be applied to other signal processing areas where the input is unknown. Dieser Beitrag beschreibt eine Darstellung des Sprachsignals (ARMA), anhand von Pol und Nullstellen, welche auf einem rekursiven (RLS) und transversalen (FTF) Algorithmus beruht. Dieser ARMA FTF Algorithmus kann das unbekannte Eingangssignal schätzen und die Schätzung wird benutzt um die Parameter der Pol und Nullendarstellung zu bestimmen. Der Algorithmus wird hergeleitet unter Benutzung von geometrischen Projektionen. Diese Projektionen erlauben die verschiedenen Filter welche das Modell bilden zu interpretieren. Wir beurteilen die Leistungsfähigkeit des Algorithmus indem wir ihn zur Schätzung des Spektrums von natürlicher und synthetische Sprache benutzen. Der Algorithmus stellt spektrale Scheitel und Täler korrekt dar und erfordert weniger Berechnungen als RLS Gitterfilter oder den ARMA FTF Algorithmus von Ardalan und Faber (1988). Der Algorithmus kann auch in anderen Bereichen der Signalaufbereitung wo das Eingangssignal unbekannt ist angewendet werden. Cet article décrit un modèle pôle-zéro (ARMA) de la parole utilisant un algorithme de filtrage transversal rapide (FTF) basé sur les moindres carrés récursifs (RLS). Cet algorithme ARMA FTF permet d'estimer un signal d'excitation inconnu, et utilise celui-ci pour déterminer les paramètres du modèle pôle-zéro. L'algorithme est obtenu au moyen de projections géométriques. Cette approche permet d'accéder au fonctionnement de l'algorithme et d'interpréter utilement les différents filtres qui le composent. Nous donnons une évaluation des performances de l'algorithme en l'appliquant à l'estimation du spectre de signaux de parole synthétiques et natur