基于matlab的lpc分析_語音信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告-wenkub.com
2025-08-07 16:31 本頁面
【正文】 預(yù)測誤差倒譜(根據(jù)定義編寫,去除高頻分量)39。)。%在第二行作出預(yù)測誤差倒譜(直接調(diào)用函數(shù))pausesubplot(2,1,1),plot(1:length(result1),fftshift(real(result1)))。grid。title(39。% direct do real cepstrum with errpitch = fftshift(rceps(err))。pLength = length(pitch1)。grid。excited39。)。,(20*log(abs(G ./ A))))。title(39。,(20*log(abs(1 ./ A))),39。A = (FTframe1 FFT_est(1 : length(f139。%計(jì)算X的模Y = fft(X , 2 * N)。短時(shí)譜39。%在第2行生成2*1的坐標(biāo)軸，畫出err的圖形，顯示網(wǎng)格，并添加標(biāo)題“誤差”pause%subplot(2,1,2),plot(f39。grid。grid。 % 誤差% FFT_err = fft(err)。 % 提示用戶輸入數(shù)據(jù)，提示內(nèi)容為“請(qǐng)鍵入預(yù)測器階數(shù) = ”[coef,gain] = lpc(Frame,N1)。%用Xs1和Ys1兩個(gè)變量表示語譜圖向量的大小for i = 1:Xs1FTframe1(i) = s1(i,frame)。%提示用戶輸入數(shù)據(jù)，提示內(nèi)容為“請(qǐng)鍵入想要處理的幀位置 =”% origin是當(dāng)前幀origin = Music_source(((frame 1) * (N / 2) + 1):((frame 1) * (N / 2) + N))。Hamm = hamming(N)。39。，我們可以從中計(jì)算出原始語音的基音周期。在這里我們?nèi)〉?0幀進(jìn)行觀察，線性預(yù)測階數(shù)為12，預(yù)測語音幀波形和它們之間預(yù)測誤差的波形。為了保證這個(gè)假設(shè)成立，要求分析的區(qū)間應(yīng)該大致和語音基因周期的長度相等。選取與語音幀能量構(gòu)成組合參數(shù)主要有以下考慮：1）語音幀能量是語音信號(hào)最基本的短時(shí)參數(shù)之一，它表征一幀語音信號(hào)能量的大小，是語音信號(hào)一個(gè)重要的時(shí)域特征；2）由一幀語音求出的語音幀能量是一個(gè)標(biāo)量值，與其它參量構(gòu)成組合參數(shù)不會(huì)使原特征矢量的維數(shù)明顯增加，特征矢量的維數(shù)越少，則需要的運(yùn)算復(fù)雜度越小，另外，獲取語音幀能量的運(yùn)算并不復(fù)雜；3）語音幀能量與LPC參數(shù)之間的相關(guān)性不大，它們反映的是語音信號(hào)的不同特征，應(yīng)該有較好的效果。在模型訓(xùn)練和模型匹配環(huán)節(jié)，由于組合參數(shù)特征矢量的維數(shù)較多，使運(yùn)算復(fù)雜度有所增加。多年來，人們對(duì)組合參數(shù)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了大量研究 。根據(jù)倒譜的定義，對(duì)具有最小相位特征的語音信號(hào)，有 （18）式中，為語音信號(hào)的倒譜。5 LPCC如果聲道特性H(Z)用式(14)所示的全極點(diǎn)模型表示，有 （16）式中，S(z)和I(z)分別為語音信號(hào)和激勵(lì)源的Z變換。因此，H(Z)被稱為語音信號(hào)的全極點(diǎn)模型，也稱為語音合成器。所以，在語音信號(hào)處理中往往使用高效的自相關(guān)法。協(xié)方差解法的最大優(yōu)點(diǎn)在于不存在自相關(guān)法中兩端出現(xiàn)很大預(yù)測誤差的情況，在N和P相差不大時(shí)，其參數(shù)估值比自相關(guān)法要精確的多。另外，當(dāng)預(yù)測系數(shù)量化時(shí)，有可能造成實(shí)際系統(tǒng)的不穩(wěn)定。由LPC特征矢量可以進(jìn)一步得到很多種派生特征矢量，例如線性預(yù)測倒譜系數(shù)、線譜對(duì)特征、部分相關(guān)系數(shù)、對(duì)數(shù)面積比等等。二、實(shí)驗(yàn)原理
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