語(yǔ)音信號(hào)線性預(yù)測(cè)分析仿真課程設(shè)計(jì)-全文預(yù)覽
【正文】 算法計(jì)算得出的反射系數(shù)樣點(diǎn)波形圖。在語(yǔ)音科學(xué)及語(yǔ)音學(xué)中，共振峰描述的是人類(lèi)聲道中的共振情形。這個(gè)過(guò)程其實(shí)就是取新樣本的實(shí)際數(shù)值，和預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，得到差值后，僅把預(yù)測(cè)值與現(xiàn)實(shí)樣值之差（預(yù)測(cè)誤差）進(jìn)行傳輸。圖314 LPC誤差濾波器參數(shù)設(shè)定由圖314可知，合成濾波器采用的是IIR型數(shù)字濾波器。參考文獻(xiàn) [1] 易克初，田斌，付強(qiáng). 語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]. 國(guó)防工業(yè)出版社，2000，6. 95~106[2] 張雪英. 數(shù)字語(yǔ)音處理[M]. 電子工業(yè)出版社，2010,~100[3] 薛定宇，陳陽(yáng)泉. 基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用，2011,2.[4] 李賀冰. Simulink通信仿真教程[M]. 國(guó)防工業(yè)出版社，2006,5. 27~35[5] 楊行峻，遲惠生，等. 語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理[M].北京：電子工業(yè)出版社，1995,~6318。由圖315和圖316可以知道，由于我們輸入的語(yǔ)音信號(hào)為matlab，最開(kāi)始頻譜沒(méi)有明顯波動(dòng)，當(dāng)將時(shí)間軸調(diào)到中間的部分，可以看到頻譜變化十分明顯，很像噪聲的頻譜，那是因?yàn)榘l(fā)出t這樣的清音，類(lèi)似于噪聲，導(dǎo)致頻譜變化幅度非常明顯。圖313為分析濾波器的參數(shù)設(shè)定圖。但假如如說(shuō)話者，用比較高的基頻發(fā)出元音，例如小孩或女性的聲音，則頻譜上看起來(lái)比較像是寬帶狀，比較無(wú)法看出明顯的峰值。此外，格形結(jié)構(gòu)對(duì)于算法中的有限字長(zhǎng)帶來(lái)的誤差比較不敏感，因此特別適宜于只能采取定點(diǎn)的硬件系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，基于以上原因，大部分用語(yǔ)音合成器的系統(tǒng)都采用格形結(jié)構(gòu)。圖311為L(zhǎng)PC頻譜。這樣，可以用自相關(guān)函數(shù)測(cè)定語(yǔ)音的相似特性，之后運(yùn)用萊文森杜賓算法進(jìn)行快速簡(jiǎn)便的運(yùn)算，計(jì)算出預(yù)測(cè)系數(shù)。常用的窗有兩種，一種是矩形窗，一種是漢明窗，在這里我們用的是漢明窗。前一幀和后一幀的交疊部分稱(chēng)為幀移，幀移與幀長(zhǎng)的比值一般取為0~1/2。這樣，可以把語(yǔ)音信號(hào)分為一些短幀（稱(chēng)為分析幀）逐幀進(jìn)行處理。圖36 疊接窗模型如圖31所示，通過(guò)預(yù)加重處理后，接下來(lái)進(jìn)行加窗分幀處理。使信號(hào)的頻譜變得平坦，保持在低頻到高頻的整個(gè)頻帶中，能用同樣的信噪比求頻譜，以便于頻譜分子或聲道參數(shù)分析。并且FIR濾波器是穩(wěn)定的，在Z域轉(zhuǎn)換后的所有極點(diǎn)都在單位圓內(nèi)。 圖34 預(yù)加重模型圖35 預(yù)加重參數(shù)設(shè)定參數(shù)分析：傳遞函數(shù)類(lèi)型：全極點(diǎn)，即全零點(diǎn)FIR數(shù)字濾波器。進(jìn)行自相關(guān)函數(shù)的計(jì)算，得到LPC方程組，通過(guò)萊文森—杜賓算法計(jì)算出預(yù)測(cè)系數(shù)。 第3章 simulink仿真的分析合成系統(tǒng) 仿真內(nèi)容對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音采樣、線性編碼，使語(yǔ)音在傳輸時(shí)失真最小。（8） 設(shè)i=i+1?？梢宰C明，格型濾波器穩(wěn)定的充要條件是：1。格型法的特點(diǎn)之一是能夠在格型的每一級(jí)進(jìn)行合適的本級(jí)反射系數(shù)計(jì)算。如果將模型中的增益因子G考慮到輸入信號(hào)中，則該濾波器輸入是Gu(n)，輸出是合成的語(yǔ)音s(n)。這個(gè)預(yù)測(cè)過(guò)程稱(chēng)為反向預(yù)測(cè)過(guò)程。利用LevinsonDurbin算法遞推時(shí)，從最低階預(yù)測(cè)器開(kāi)始，由低階到高階進(jìn)行逐階遞推計(jì)算。再將式（）代入可得以上兩式組合起來(lái)得稱(chēng)為尤勒沃爾克（YuleWalker）方程。235。252。 )]()([)]()([ )()()()]([11min2229。當(dāng)p足夠大時(shí)，上式幾乎可以模擬所有語(yǔ)音信號(hào)的聲道系統(tǒng)。聲門(mén)激勵(lì)、聲道調(diào)制和嘴唇輻射的合成貢獻(xiàn)，可用如下數(shù)字時(shí)變?yōu)V波器表示上式既有極點(diǎn)又有零點(diǎn)。這樣式（）進(jìn)一步表示為 （）上式稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)方程式，它表明只要語(yǔ)音信號(hào)是已知的，則p個(gè)預(yù)測(cè)系數(shù) 通過(guò)求解該方程即可得到。系統(tǒng)A（z）為L(zhǎng)PC誤差濾波器，設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)誤差濾波器就是求解預(yù)測(cè)系數(shù)，使得預(yù)測(cè)誤差e(n)在某個(gè)預(yù)定的準(zhǔn)則下最小，這個(gè)過(guò)程就是LPC分析。 線性預(yù)測(cè)的概念與原理 線性預(yù)測(cè)分析的概念線性預(yù)測(cè)編碼原理：利用過(guò)去的樣值對(duì)新樣值進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后將樣值的實(shí)際值與其預(yù)測(cè)值相減得到一個(gè)誤差信號(hào)，顯然誤差信號(hào)的動(dòng)態(tài)范圍遠(yuǎn)小于原始語(yǔ)音信號(hào)的動(dòng)態(tài)范圍，對(duì)誤差信號(hào)進(jìn)行量化編碼，可大大減少量化所需的比特?cái)?shù)，使編碼速率降低。語(yǔ)音信號(hào)是一種典型的非平穩(wěn)信號(hào)。該空氣流經(jīng)過(guò)聲道流入聲道后從嘴唇輻射出來(lái)，從而產(chǎn)生濁音。當(dāng)發(fā)出不同的語(yǔ)音，激勵(lì)和聲道的情況是不同的，它們對(duì)應(yīng)的模型也不同。此外，LPC分析還能夠?qū)舱穹?、功率譜等語(yǔ)音參數(shù)進(jìn)行精確估計(jì)，LPC分析得到的參數(shù)可以作為語(yǔ)音識(shí)別的重要參數(shù)之一。語(yǔ)音線性預(yù)測(cè)的基本思想是：一個(gè)語(yǔ)音信號(hào)的抽樣值可以用過(guò)去若干個(gè)取樣值的線性組合來(lái)逼近。線性預(yù)測(cè)技術(shù)產(chǎn)生至今，語(yǔ)音處理又有許多突破，但這種技術(shù)目前仍然是唯一的最重要的分析技術(shù)基礎(chǔ)。1967年，板倉(cāng)等人最先將線性預(yù)測(cè)技術(shù)直接應(yīng)用到語(yǔ)音分析和合成中。摘 要作為最有效的語(yǔ)音分析技術(shù)之一，線性預(yù)測(cè)是一種基于全極點(diǎn)模型假定和均方預(yù)測(cè)誤差最小準(zhǔn)則下的波形
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