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文檔簡介
1、語音信號處理論文-線性預測濾波器的實現(xiàn)指導老師:班 級:學 號:姓 名:日 期:2010.12.15線性預測濾波器的實現(xiàn)學號:姓名:線性預測濾波器的實現(xiàn)摘要:線性預測的實現(xiàn)主通過線性預測分析,通過使實際語音抽樣和線性預測抽樣之間的誤差之間的某個準則下達到最小值來決定唯一 的一組預測系數(shù)。而這組預測系數(shù)就反映了語音信號的特性,可以最為語音信號特征參數(shù)用于語音識別、語音合成等。關鍵詞:線性預測MATLAB語音信號Abstract: The realization of the linear prediction by linearforecast analysis,the Lord by actu
2、al speech sampling andlinear forecastingsampling errors between a rule betweenreached the minimum value to decide the only a group of prediction coefficient. This set of prediction coefficient reflects the speech signal characteristics, can most speech signal characteristic parameters used in speech
3、 recognition, speech synthesis, etc.Key words:linear prediction speech signal MATLAB目錄一、線性預測的基本原理 31. 線性預測分析的基本思想: 32. 求解線性預測系數(shù)ak 33. 用 e(n)和 ak 求 x(n)(合成) 44. 線性預測模型參數(shù)和語音生成模型參數(shù)之間的關系H (z) =G(z)V(z)R(z) 55. 線性預測分析用于語音編碼和語音合成 76. 線性預測系數(shù)用于共振峰估計 9二、實驗步驟 101、提取原始語音信號; 102、加窗分分幀處理; 103、 對分幀語音進行LPC分析,得到預測余
4、量信號£ ( n); . 104、對預測余量信號作DFT取對數(shù)后,將所得信號的高頻分量置零; 105、對信號作IDFT,得到原信號的倒譜。 10三、基于MATLAB線性預測實現(xiàn)的波形: 10四、小結 12五、實現(xiàn)程序: 12六、參考文獻 13七、致謝 13線性預測的基本原理1. 線性預測分析的基本思想:由于語音樣點之間存在相關性,所以可以用過去的樣點值來預測現(xiàn)在 或未來的樣點值。X (N-P) X (N-P+1) X (N-1)X' (N)線性預測通過使實際語音和線性預測結果 X(N)之間的誤差e (N)在某個準 則下達到最小值來決定唯一的一組預測系數(shù)a.這組系數(shù)就能反映語音
5、信號的特性,可以作為語音信號特性參數(shù)來用于語音編碼、語音合成和語首識別等應用中去。2.求解線性預測系數(shù)ak每個采樣值由前面的p個采樣值線性組合。px(n) =、' akx(n -k) (1) k注Pe(n) = x(n) - x (n) = x(n) -、akX(n - k)在某個準則下e(n)達到最小值,來決定唯一的一組預測系數(shù)ak。要提高預測精度,即要求預測系數(shù)ak的取值使e(n)最小。理論上通常采用預測系數(shù)(ak的取值使均方誤差Ee2(n)(是(ak的函數(shù))最小的準則Ee2(n)=E(x(n)-t akx(n-k)2心(3)-:Ee2(n)=U(4)_2-:Ee2(n)=2Ee(
6、n)x(n k) =0(5)依次類次類推,得到R1-Rn(0)Rn(-1)Rn(-2)Rn(1- p)l_ajRn(2)尺Rn(0)Rn(1)Rn(2- p)a2Rn9=Rn(2)sFU1)1Rn(0)9+ .Rn(3- p)a3a:Rn(p)_1RS1)RnS2)RnS3)Rn(0)-*p_j =1j =2pR(1) akR(1-k)k 4PRn(2) =' akR(2-k)kJ托普利茲矩陣解出方程,可得p個線性預測系數(shù)(ak。將(ak代入 式,結合(5)式,由此得到的最小均方誤差為:2,-PEe (n)min = Ee(n).|x(n),akX(nk) >l k a Jp=E
7、 e(n)x(n) 1= E x(n) x(n) M akX(n-k) x(n)k=1p=尺(0)-、akRn(k)k T3.用e(n)和ak求x(n)(合成)對式e(n)進行Z變換,有:pe(n) = x(n)x(n) = x(n)akx(nk)kdpE(z) =X(z)(1 akz")k蘭15X(z)=(=E(z) H(z)1 - L akz"k 4H|(z) = p1e(n)1 -akz*k 4語音信號的線性預測模型:e(n1Hi(z) = p1L akz Ak A線性預測濾波器H|(Z)* x(n)其中式中:pe(n) =x(n)akx(n -k)k 4 P = x
8、(n) =e(n) r akx(nk) k日4、線性預測模型參數(shù)和語音生成模型參數(shù)之間的關H(z) =G(z)V(z)R(z)將語音生成模型簡化,將輻射、聲道和聲門激勵進行組合, 一個時變數(shù)字濾波器來表示。x(n)基因周期沖激序列發(fā)生器清/濁開關增益用全極點模型來描述聲道癥波器特性X(z)U(z)GH(z) =q1 dkZ*k TqG u(n) =x(n)- L dkx(n-k) k 2q=x(n) =G u(n) -二:dkx(n -k)k 4兩模型中信號之間的關系為:qx(n) =G u(n)+,dkx(n-k)生成模型k dPx(n)=e(n)+£ akx(n-k)線性預測模型
9、k i對同一語音信號,有:e(n) =G u(n)dk f,(p =q)總結預測誤差e(n)就是激勵信號 GU(n),預測系數(shù)(ak就是聲道濾波器 的系數(shù)(dk。ak = dk e(n)= GiU(n)線性預測分析可以對生成模型的增益參數(shù)G和濾波器系數(shù)(dk進行直接和高效率的計算。這樣,結合清濁音的判斷和基音周期的估 計,得到語音信號生成模型的全部參數(shù),實現(xiàn)語音的產(chǎn)生。qx(n) =G u(n) '、' akx(n-k) k T在一幀內誤差信號e(n)均方誤差最小的原則來求解 ak。這個方法 是合理的。e(n)均方誤差最小對應其頻譜是平坦的。而在頻譜是平坦的只 有脈沖波和白噪聲
10、兩種,正好對應濁音和清音。5. 線性預測分析用于語音編碼和語音合成求出G和(ak,可得時變?yōu)V波器的系統(tǒng)函數(shù)。在輸入激勵的 作用下,可合成語音。語音的參數(shù)合成是就是在發(fā)送端利用線性預測 方法求出G和(dk,結合激勵信號u(n),進行編碼,傳送到接收端, 進行組合,合成聲音。輸入語音X(N)線性預測分析參數(shù)合成分析線性預測編碼原理是,首先通過A/D轉換器將模擬語音信號變成 數(shù)字語音信號,經(jīng)過線性預測分析從語音信號中求出一組預測器系 數(shù),一般為12組預測濾波器系數(shù),使得一幀語音波形均方預測誤差 最小。另外,再經(jīng)過基首檢測、清濁首判決提取語首信號中的基首周 期Tp、清濁音判決信息U/V和代表語音強度的
11、增益控制參數(shù) G連同 12組預測濾波器系數(shù),共15個參數(shù)包含了語音信號中的主要信息。 通過對每幀語音信號的分析,得到這 15個參數(shù),經(jīng)過量化編碼后發(fā) 送出去。在接收端,通過參數(shù)譯碼得到一幀語音信號的特征參數(shù), 包括基 音周期Tp、清濁音判決信息U/V、增益控制參數(shù)G和預測濾波器系數(shù)。 將這一組參數(shù)作用于語音合成濾波器,再經(jīng)過D/A轉換器就得到合成 語音信號。的谷點就是共振峰 ap的DFT就可6. 線性預測系數(shù)用于共振峰估計利用線性預測系數(shù)求共振峰,離散頻譜|A(k)|的位置。通過求A(z)多項式的系數(shù)序列(1,a1,a2,以得到|A(k)|。G H (z) = p 1-寸akz頊k 4|H(e
12、jw)|的峰值對應共振峰pA(z) =1 -' akZA k|A(ejw)|的谷點對應共振峰二、實驗步驟1、提取原始語音信號;2、加窗分分幀處理;3、對分幀語音進行 LPC分析,得到預測余雖信號 e (n);4、對預測余雖信號作 DFT、取對數(shù)后,將所得信號的高頻分 里直今;5、對信號作IDFT,得到原信號的倒譜。三、基于MATLAB勺線性預測實現(xiàn)的波形:第一幀原始語音信號下一幀語音信號預測的下一幀語音信號四、小結激勵和轉移函數(shù)的參數(shù),對聲音波形的編碼實際就轉化為對線性預測編碼(linear predictive coding , LPC)M一種非常重要的編 碼方法。從原理上講,LPC
13、是通過分析話音波形來產(chǎn)生聲道這些參數(shù) 的編碼,這就使聲音的數(shù)據(jù)量大大減少。在接收端使用LPC分析得到 的參數(shù),通過話音合成器重構話音。合成器實際上是一個離散的隨時 間變化的時變線性濾波器,它代表人的話音生成系統(tǒng)模型。時變線性濾波器既當作預測器使用,又當作合成器使用。分析話音波形時,主 要是當作預測器使用,合成話音時當作話音生成模型使用。隨著話音波形的變化,周期性地使模型的參數(shù)和激勵條件適合新的要求。五、實現(xiàn)程序:y,fs,Nbits=wavread('E:cheng.wav');>> plot(y)>> x=y(13000:13511);>>
14、 w=y(29000:29511);>> N=512;>> wn=hamming(N);>> xn1=x.*wn;>> xn2=w.*wn;>> e=xn2-xn1;>> a,g=lpc(e);>> A=fft(a);>> H=1./(1-A);>> E=fft(e);>> X=E.*H'>> q=ifft(X);>> Plot(q)>> figure,plot(xn2)>> Plot(q)>> figure,plot(xn2)>> figure,plot(xn1)六、參考文獻姚天任.數(shù)字語音信號處理M.武漢:華中理工大學出版社,1992.趙立.語音信號處理 第2版.機械工業(yè)出版社.陳永彬,語音信號處理M.上海:上海交通大學出版社,1991.七、致謝在這里首先最感謝的是馬英老師兩
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