【正文】 參考文獻(xiàn) [1] 易克初，田斌，付強(qiáng) . 語音信號處理 [M]. 國防工業(yè)出版社， 2020， 6. 95~106 [2] 張雪英 . 數(shù)字語音處理 [M]. 電子工業(yè)出版社， 2020,~100 [3] 薛定宇，陳陽泉 . 基于 MATLAB/Simulink 的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用， 2020,2. [4] 李賀冰 . Simulink 通信仿真教程 [M]. 國防工業(yè)出版社， 2020,5. 27~35 [5] 楊行峻，遲惠生，等 . 語音信號數(shù)字處理 [M].北京：電子工業(yè)出版社， 1995,~63 。 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(dāng)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(dǎo)致頻譜變化幅度非常明顯 。 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。 圖 313 為分析濾波器的參數(shù)設(shè)定圖。這個過程其實就是取新樣本的實際數(shù)值，和預(yù)測值進(jìn)行比較，得到差值后，僅把預(yù)測值與現(xiàn)實樣值之差（預(yù)測誤差）進(jìn)行傳輸。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。在語音科學(xué)及語音學(xué)中，共振峰描述的是人類聲道中的共振情形。此外，格形結(jié)構(gòu)對于算法中的有限字長帶來的誤差比較不敏感，因此特別適宜于只能采取定點的硬件系統(tǒng)來實現(xiàn)，基于以上原因，大部分用語音合成器的系統(tǒng)都采用格形結(jié)構(gòu)。 圖 311 LPC 頻譜圖 圖 312 反射系數(shù)樣點波形 圖 311為萊文森 杜賓算法計算得出的預(yù)測系數(shù)經(jīng)添零后作傅里葉變換，再求其倒數(shù)得到的 LPC 頻譜，圖 312為格形算法計算得出的反射系數(shù)樣點波形圖。 圖 311為 LPC 頻譜。計算得出的值作為預(yù)測系數(shù)進(jìn)行傅里葉等計算得到 LPC 的頻譜 。這樣，可以用自相關(guān)函數(shù)測定語音的相似特性，之后運(yùn)用萊文森 杜賓算法進(jìn)行快速簡便的運(yùn)算，計算出預(yù)測系數(shù)。 自相關(guān)算法 圖 310 自相關(guān)和 萊文森 杜賓 算法模型 由前面的討論可知，清音和濁音的發(fā)生機(jī)理不同，因此在波形上也存在著較大差異。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。 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。前一幀和后一幀的交疊部分稱為幀移，幀移與幀長的比值一般取為 0~1/2。語音信號的分幀是采用可移動的有限長度窗口進(jìn)行加權(quán)的方法實現(xiàn)的。這樣，可以把語音信號分為一些短幀（稱為分析幀）逐幀進(jìn)行處理。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。 13 疊階窗分析 圖 36 疊接窗 模型 如圖 31 所示，通過預(yù)加重處理后，接下來進(jìn)行加窗分幀處理。預(yù)加重系數(shù)取接近于 1 的值，常取 ~1。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。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(jìn)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(dāng)不利的。并且 FIR 濾波器是穩(wěn)定的，在 Z域轉(zhuǎn)換后的所有極點都在單位圓內(nèi)。有限 脈沖 響應(yīng)濾波器的優(yōu)點： FIR 有線性相位，不會導(dǎo)致信號的包絡(luò)失真，各個頻率成分傳輸速度同樣 快 ，同步到達(dá)輸入端。 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。 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” 。進(jìn)行自相關(guān)函數(shù) 的計算，得到 LPC 方程組，通過萊文森 — 杜賓算法計算出預(yù)測系數(shù)。由上圖可知對于因信號進(jìn)行采樣，采樣頻率為 8KHz 的語音信號“ MATLAB”，首先進(jìn)行 預(yù)加重 ，提升語音信號的高頻部分，提高信噪比，然后通過疊階窗分析將語音信號的頻譜圖連接起來，達(dá)到淡入淡出的效果，防止語音信號在連接點的跳變，避免刺耳的噪聲。 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(jìn)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。 （ 10） 結(jié)束。 （ 8） 設(shè) i=i+1。 ik 的取值范圍為 11ik? ? ? （ ） 格型算法的步驟可以歸納如下 ： （ 1） 確定初始值： ( 0 ) ( 0 )( ) ( ) ( )e n b n s n?? （ 2） 由（ ）式可以求得 1 ( 0 ) ( 0 )( 1 ) 011 1122( 0 ) ( 0 )002 ( ) ( 1 )( ) ( 1 )NnNNnne n b nkae n b n?????????????? ? ? ???? ? ? ???? （ 3） 由（ ）式和（ ）式計算正向和反向預(yù)測誤差： ( ) ( 1 ) ( 1 )( ) ( ) ( 1)i i iie n e n k b n??? ? ? ( ) ( 1 ) ( 1 )( ) ( 1) ( )i i iib n b n k e n? ? ? （ 4） 設(shè) i=2?？梢宰C明，格型濾波器穩(wěn)定的充要條件是： ik 1。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)。格型法的特點之一是能夠在格型的每一級進(jìn)行合適的本級反射系數(shù)計算。將式 ()進(jìn)行整理， 可得 ( 1 ) ( ) ( 1 )( ) ( 1 ) ( 1 )( ) ( ) ( 1 )( ) ( 1 ) ( )i i iii i iif n f n k b nb n b n k f n?????? ? ? ??? ? ? ?? （ ） 8 輸 入)(0 nf)(1 nf )(1 nf n ?+ + ++ +1?Z 1?Z 1?Z )(1 nb)(2 nb 語 音 輸 出 )( ns 1k? 1k?2k? 2k? )()( nfnu n??k 圖 23 反射系數(shù)是語音處理中至關(guān)重要的參數(shù)，它的計算是一個重要問題。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)。 根據(jù)式（ ）和（ ） ，當(dāng) i=0 時，有 ( 0 ) ( 0 )( ) ( ) ( )e n b n s n?? （ ） 而 i=p 時 ()( ) ( )pe n e n? （ ） 這里 ()en 是 P 價線性預(yù)測逆濾波器所輸出的預(yù)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)。這個預(yù)測過程稱為反向預(yù)測過程。下面討論這兩部分信號的物理意義。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(jìn)行逐階遞推計算。 利用對稱托普利茲 (Toeplitz)矩陣的性質(zhì)，自相關(guān)法求解可用 LevinsonDurbin（萊文遜 杜賓）遞推算法求解。 再將