【正文】 測誤差信號，如果改用符號 ()()ifn表示正向預(yù)測誤差 ()()pen，則可寫成如下遞推形式 ( ) ( 1 ) ( 1 ) 21( ) ( 1 ) ( 1 )( 0 ) ( 0 )( ) ( ) ( 1 ) ( )( ) ( 1 ) ( )( ) ( ) ( )ni i iiiii i iif n f n k b n X Xb n b n k f nf n b n s n??????? ? ? ????? ? ? ???????? （ ） + ++輸 入S ( n )誤 差+ +)(0 nf )(1 nf )(2 nf )(1 nf n ?1k?1k? 2k? 2k? nk?1?Z 1?Z 1?Z)(1 nb )(2 nb )(1 nb n? )()( nfne ? 圖 22 這個濾波器輸入為 s(n)，輸出為正向預(yù)測誤差 ()()pfn，亦即預(yù)測誤差 e(n)。格型濾波器的優(yōu)點為： ①反射系數(shù)可被直接用于計算預(yù)測系 數(shù)，格型濾波器的級數(shù)等于預(yù)測系數(shù)的個數(shù)。 （ 10） 結(jié)束。 仿真工作過程 語音信號采樣 圖 32 輸入語音信號模型 雙擊出現(xiàn)如下對話框，輸入一個 8kHZ 的語音信號 “ matlab” 。分 子系數(shù)： [1,] 起始值： ]10[0 在語音信號的 A/D 轉(zhuǎn)換過程中，為了防止頻譜混疊，通常在對模擬語音信號取樣之前先進行低通濾波器，但濾波的同時也降低了高頻趨于信號的能量，這對線性預(yù)測分析是相當不利的。濁音的基 音 周期、清音周期信號幅度和聲道參數(shù)等都隨時間而緩 慢變化。 幀移動： 80bit； 幀移與幀長的比值為 1/2，即一幀 160 個樣點，緩沖 80 個樣點。計算得出的值作為預(yù)測系數(shù)進行傅里葉等計算得到 LPC 的頻譜 。在語音科學及語音學中，共振峰描述的是人類聲道中的共振情形。 17 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。 由圖 315 和圖 316 可以知道，由于我們輸入的語音信號為 matlab，最開始頻譜沒有明顯波動，當將時間軸調(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，那是因為發(fā)出 t這樣的清音，類似于噪聲，導致頻譜變化幅度非常明顯 。但假如如說話者，用比較高的基頻發(fā)出元音，例如小孩或女性的聲音，則頻譜上看起來比較像是寬帶狀，比較無法看出明顯的峰值。 圖 311為 LPC 頻譜。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。這樣，可以把語音信號分為一些短幀（稱為分析幀）逐幀進行處理。使信號的頻譜變得平坦，保持在低頻到高頻的整個頻帶中，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。 預(yù)加重 圖 34 預(yù)加重 模型 12 圖 35 預(yù)加重參數(shù)設(shè)定 參數(shù) 分析： 傳遞函數(shù)類型：全極點，即全零點 FIR數(shù)字濾波器。 10 第 3 章 simulink 仿真的分析合成系統(tǒng) 仿真內(nèi)容 對音頻信號進行分析，實現(xiàn)對語音采樣、線性編碼，使語音在傳輸時失真最小。可以證明，格型濾波器穩(wěn)定的充要條件是： ik 1。如果將模型中的增益因子 G 考慮到輸入信號中，則該濾波器輸入是 Gu(n)，輸出是合成的語音s(n)。利用 LevinsonDurbin 算法遞推時，從最低階預(yù)測器開始，由低階到高階進行逐階遞推計算。 在語音產(chǎn)生的數(shù)字模型中，語音抽樣信號 s(n)和激勵信號之間的關(guān)系可用下列差分方程來表示： 可見，如果語音信號準確服從上式的模型，則 ，所以預(yù)測誤差濾波器 A(z)是 H（ z）的逆濾波器，故有下式成立： 線性預(yù)測的概念與原理 LevinsonDurbin 自相關(guān)解法 由于語音是一種短時平穩(wěn)信號，因此只能利用一段語音來估計模型參數(shù)。 圖中，準周期性脈沖序列發(fā)生器產(chǎn)生濁音的激勵源，濁音的基音 頻率由脈沖重復(fù)的周期決定；隨機噪聲發(fā)生器產(chǎn)生清音的激勵源，模擬湍空氣湍流 ； 清 濁音開關(guān)控制清音和濁音的產(chǎn)生；嘴唇的輻射特性可以用一個一階極點數(shù)字濾波器來實現(xiàn)；增益控制來控制語音的強度。 預(yù)測信號 ??Sn? 為： () ? ? ? ??? ??pi i insans 1? 3 ，稱為預(yù)測系數(shù)， 由于語音信號性質(zhì)變化緩慢，所以對于所分析的幀來說，預(yù)測系數(shù)是一組恒定的參數(shù)。這時，如果聲道有某部位 收縮成一個狹窄的通道，則空氣流到達此處時將被迫高速 沖過此收縮區(qū)，并在附近形成湍流，這種空氣湍流激勵聲道后便形成清音或摩擦音。 空氣由肺部排入喉部，經(jīng)過聲帶進入聲道，最后由嘴輻射出聲波，這就形成了語音。其重要性在于它能夠極為精確地估計語音參數(shù)，用極少的參數(shù)有效而又正確地表現(xiàn)語音波形及其頻譜的性質(zhì)，而且可以用比較簡單的計算和比較快的速度求得參數(shù)。 關(guān)鍵詞 語音信號 LPC LevinsonDurbin 算法 MATLAB 仿真 Abstract As one of the most effective speech analysis technique, linear prediction is a kind of based on the pole model assumption and minimum mean square error criterion of wave approximation technique, based on the audio signal of time domain and frequency domain analysis of track parameters valuations, with a few low information rate of timevarying parameters accurately describe the nature of the speech waveform and spectrum, to be able to try to keep the original sound quality on the basis of the synthesis of high quality speech. This paper mainly studies the linear prediction (LPC), Levinson from the principle of the algorithm, based on MATLAB speech linear prediction simulation, and the selection of parameters to do a parative analysis. Keywords voice signal LPC Levinson Durbin algorithm MATLAB simulation 目 錄 第 1 章 緒論 ............................................................................................................. 1 語音信號 LPC 分析技術(shù)的基本概念 .................................................................................... 1 第 2 章 線性預(yù)測編碼的基本原理 .......................................................................... 2 語音信號的 產(chǎn)生 ..................................................................................................................... 2 線性預(yù)測的概念與原理 ......................................................................................................... 2 線性預(yù)測分析的概念 ....................................................................................................... 2 LPC 和語音信號模型的關(guān)系 ......