語音信號線性預(yù)測分析仿真課程設(shè)計-wenkub.com
2025-06-23 09:34 本頁面
【正文】 仿真結(jié)果分析 實驗結(jié)果通過雙擊Original Signal 模塊來聽原始語音，與雙擊Processed Signal 模塊，采用LPC法合成的語音信號來聽量化的語音，發(fā)現(xiàn)兩者聽起來幾乎沒有差別。圖313 分析濾波器參數(shù)設(shè)定由圖313可知，分析濾波器采用FIR數(shù)字濾波器。從仿真框圖中可以看到，分析濾波器有兩個輸入端，經(jīng)格形運算后的預(yù)測系數(shù)作為分析濾波器的系數(shù)，并對預(yù)加重后的原始語音信號濾波，輸出殘渣。通過圖311也可以清晰地看到第一共振峰，第二共振峰以及第三共振峰。如圖312為通過格形算法算出的反射系數(shù)樣點波形圖。在這個過程中即可用前n1個值來預(yù)測第n個值，用來取消冗余，實際與現(xiàn)實有誤差，來計算誤差。下圖是漢明窗的參數(shù)設(shè)定：圖39 漢明窗參數(shù)設(shè)定參數(shù)分析：由圖可知采用漢明窗口輸入，采用對稱采樣。 雙擊該圖標將出現(xiàn)圖37：圖37 疊接窗參數(shù)設(shè)定參數(shù)分析：由上圖可知，幀長：160bit。正是因為逐幀分析，所以在幀與幀之間，即波形相接的地方不夠平滑，在聽覺上會有嚴重的失真，所以我們要建立淡入淡出的概念，通過交疊分段的方法，使幀和幀之間平滑過渡，使其保持連續(xù)性。語音信號是一種隨時間變化的信號，主要分為濁音和清音兩大類。通俗的說，預(yù)加重就是設(shè)計濾波器，常采用的是傳遞函數(shù)為H（z）=1u/z的一階FIR高通濾波器來實現(xiàn)預(yù)加重。濾波器結(jié)構(gòu)：直接型無反饋。這類濾波器對于無限長脈沖響應(yīng)最終趨于0，由于無限長脈沖響應(yīng)濾波器中存在反饋電路，因此對于脈沖輸入信號的響應(yīng)是無限延續(xù)的。預(yù)測系數(shù)作為逆濾波系數(shù)，并將殘差信號送到聲道濾波器中進行濾波，合成的語音信號進行去加重，便得到與原始信號相似的語音波形。 仿真系統(tǒng)模型通過在MATLAB 命令欄中輸入dsplpc，打開語音信號線性預(yù)測分析仿真模型：顯示仿真模型如下圖：圖31 仿真系統(tǒng)框圖圖31是線性預(yù)測語音信號的分析合成系統(tǒng)，本仿真圖由兩大部分構(gòu)成，分別是語音信號的分析合成部分。（9） 若ip，重復(fù)（5）（6）（7），否則（10）。下面，我們進行格型法的求解式（）的Z變換可以表示為 （）將代入到（）式，可以從遞推求解，式可得 （）?。ǎ┦降腪變換得 （）利用（）式球得（）式的Z反變換形式為 （）同理可推得 （）伯格（Burg）提出了一種算法，它是基于使正反向預(yù)測誤差的平方和為最小，可以表示為 （）將（）式和（）式代入（）式，可得 （）令 （）可求出為 （）上式說明，將正向與反向預(yù)測誤差聯(lián)系起來了，它表示正向與反向預(yù)測誤差的相關(guān)度，故稱參數(shù)為部分相關(guān)系數(shù)（PARCOR系數(shù)）。顯然，格型法的結(jié)構(gòu)與前面討論的自相關(guān)法和協(xié)方差法的結(jié)構(gòu)之間存在若干差異。通過線性預(yù)測分析求得的A（z）是H（z）的逆濾波器，Gu(n)則由e(n)來逼近，因此合成濾波器H(z)的結(jié)構(gòu)形式應(yīng)該滿足輸入e(n)時輸出語音信號s(n)。在建立了正向預(yù)測和反向預(yù)測的概念后．就可以推出線性預(yù)測分析用的格型濾波器結(jié)構(gòu)。自相關(guān)法遞推過程如下 )(iiika=聯(lián)立上面5式可對i=2…、p進行遞推求解，其最終解為 （） 利用格型法求解線性預(yù)測系數(shù)在LevinsonDurbin遞推算法中，如果計算出第i階的線性預(yù)測系數(shù)為(，j＝l，2，…，i)，利用這些系數(shù)可以計算第i階逆濾波器（或稱為預(yù)測誤差濾波器）的系統(tǒng)函數(shù)為 （）這個濾波器的輸人信號是s(n)，輸出信號為預(yù)測誤差，它們之間的關(guān)系為 （）經(jīng)過推導(dǎo)，可知第i階線性預(yù)測逆濾波器輸出可分解為兩個部分，第一部分足(i—1)階濾波器的輸出；第二部分是與(i—1)階有關(guān)的輸出信號，經(jīng)過單位移序和加權(quán)后的信號。方程的系數(shù)矩陣為托普利茲（Toeplitz）矩陣 可見，為了解得線性預(yù)測系數(shù)，必須首先計算出自相關(guān)序列R(k) ，為了簡化計算，可根據(jù)語音信號的短時平穩(wěn)特性將語音信號分幀，這樣自相關(guān)序列R(k)可用下式估計 （）如果將預(yù)測誤差功率Ep理解為預(yù)測誤差的能量，則上式中的系數(shù)對線性預(yù)測方程的求解沒有影響，因此可以忽略。233。238。229。采用簡化模型的主要優(yōu)點：可以用線性預(yù)測分析法對增益G和濾波器系數(shù)進行直接而高效的計算。按其有理式的不同，有如下三種信號模型：（1）自回歸滑動平均模型（ARMA
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