南郵信息技術(shù)綜合實驗-實驗二語音編碼實驗(DOC)

1、南京郵電大學實驗報告實驗名稱語音編碼實驗課程名稱B13011413陳超2016/2017 學年，第-學期信息處理技術(shù)專業(yè)綜合實驗班級學號開課時間姓 名實驗語音編碼、實驗目的熟悉語音基本壓縮編碼的方法，觀察語音壓縮效果，加深對語音線性預測編碼 (LPC )的理解。、實驗內(nèi)容1、2、3、編寫并調(diào)試語音 LPC參數(shù)提取程序。 編寫并調(diào)試語音基音周期提取程序。編寫并調(diào)試語音 LPC合成程序。三、實驗原理語音信號中含有大量的冗余信息，采用各種信源編碼技術(shù)減除語音信號的冗余 度，并充分利用人耳的聽覺掩蔽效應，就可以將其編碼速率壓縮很多倍，而仍能提 供可懂語音。LPC聲碼器是一種比較簡單實用的語音壓縮方法，

2、其基本原理是：根據(jù)語音生 成模型，將語音看作激勵源通過一個線性時不變系統(tǒng)產(chǎn)生的輸出，利用線性預測分 析對聲道參數(shù)進行估值，將求得的線性預測系數(shù)，結(jié)合基音周期等少量參數(shù)進行傳 輸，就可以在接收端利用合成濾波器重構(gòu)語音信號。M個語音樣值來進行預測線性預測系數(shù)的估計方法為：假設(shè)語音的當前樣值可以用過去的M(n )=ai Xn 1 )+a2X(n -2+ aM x(n - M ) = S ai Xn - i )i絲式中a 即為線性預測系數(shù)。實際值和預測值之間的均方誤差可表示為孑(n)=S要求均方誤差總和最小，將E關(guān)于a的偏導數(shù)設(shè)置為零，可以得到fMZ x(n-klx(n)S xln i ) =0nVy

3、丿ar。通過采用自相關(guān)法、協(xié)方差法或格形法求解該方程，即可得到最優(yōu)的四、實驗方法及程序1.調(diào)用xcorr命令計算一幀語音的自相關(guān)函數(shù)。2. 調(diào)用 toeplitz 命令形成該幀語音的自相關(guān)矩陣。3. 調(diào)用 durbin 命令，采用杜賓遞推算法計算該幀語音的線性預測系數(shù)。4. 編寫 lpcauto.m 函數(shù)，求取一句語音信號的線性預測系數(shù)及預測殘差。選擇設(shè) 當?shù)拇昂瘮?shù)對語音信號進行分幀。5. 編寫 lpcpitch 函數(shù)，由殘差信號計算該句語音的基音周期。6. 編寫 lpcgain 函數(shù)，由預測殘差能量，求出該句語音的增益。7. 編寫 lpcsyn 函數(shù)，由該句語音的基音周期、 預測殘差能量和增

4、益進行 LPC 合成。五、實驗結(jié)果與分析1. 如何對全極點模型的線性預測參數(shù)進行提取?加窗等預處理對提取結(jié)果有何 影響?2.3.如何實現(xiàn)線性預測參數(shù)的各種表現(xiàn)方式之間的轉(zhuǎn)換？ 使用預測殘差求基音周期有何優(yōu)點？ 如何根據(jù)線性預測系數(shù)求得 LPC 頻譜？LPC頻譜與基于 DFT求得的語音對數(shù)幅度譜相比有何不同?LPC 合成語音的質(zhì)量如何？有何改進措施？4.5.6.實驗過程記錄與結(jié)果分析1、計算短時自相關(guān)函數(shù)1.1分別計算正弦信號和白噪聲的短時自相關(guān)函數(shù),其Matlab代碼如下：估計正弦信號的基音周期。x=si n(2* pi*0.01*(0:499)'); r,eta=xcorr(x,10

5、0,' un biased'); stem(eta,r);w=ra ndn (500,1);r,eta=xcorr(w,100,' un biased'); stem(eta,r);1.210.80.60.40.2020406080100-0.2-100-80-60-40-201.2計算正弦信號疊加白噪聲的短時自相關(guān)函數(shù),其Matlab代碼如下：試估計正弦信號的基音周期。x=si n(2* pi*0.01*(0:499)');w=ra ndn (500,1);x1=x+w;r,eta=xcorr(x1,100,'u nbiased');

6、stem(eta,r);1.41.20.80.60.40.2-0.2-0.4k刪IFi-jrfi-0.6 '''-100-80-60-40-2002040601.3分別畫出一幀濁音和一幀清音的語音自相關(guān)波形（采樣頻率為 長為25.6ms，每幀有256個樣點），估計濁音的基音周期。load digits; x=digits.three1;m=2756; N=256; n=m-N+1:m; r,eta=xcorr(x (n ),250,' un biased'); plot(eta,r);m=500; N=256; n=m-N+1:m; r,eta=xcor

7、r(x (n ),250,' un biased'); plot(eta,r);80 10010kHz ，幀4X 1070605040302010LIHiI'hiIiHi；伽-10I II J-20-30 -250-200-150-100-50501001502002502、求取LPC系數(shù)2.1加載“ digits.three1 ”語音數(shù)據(jù)。基于自相關(guān)法，求出其中一幀數(shù)據(jù)（采樣頻率為10kHz，幀長為 25.6ms，每幀有256個樣點）的 14階LPC系數(shù)。畫出相應 的LPC譜。load digits; x=digits.three1;m=2756; N=256; n=

8、m-N+1:m; M=14; r,eta=xcorr(x (n ),250,' un biased');Rx=toe plitz(r(M+1:2*M); rx=r(M+2:2*M+1);a=Rxrx;NFFT=1024; k=1:NFFT/2;X=fft(x( n).*ha nn (N),NFFT);'X(k)Theta=1./fft(1:-a,NFFT);plot(k,20*log10(abs(353*Theta(k)axis(0 NFFT/2 -inf inf)2.2編寫一個用以實現(xiàn)杜賓遞推算法的函數(shù)“durbin.m "，其 Matlab 代碼如下:fu

9、nction a,xi,ka pp a=durb in(r,M)kappa = zeros (M,1);a = zeros (M, 1);xi=r(1); zeros(M,1);for (j=1:M)kapp a(j)=(r(j+1)-a(1:j-1)'*r(j:-1:2)/xi(j);a(j)=ka ppa(j);a(1:j-1)=a(1:j-1)-ka pp a(j)*a(j-1:-1:1);xi(j+1)=xi(j)*(1-ka pp a(j)A2);end2.3利用函數(shù)“ durbin.m ”，計算2.1中語音數(shù)據(jù)幀的14階LPC系數(shù)，并與 2.1中的結(jié)果進行比較：x=digi

10、ts.three1;m=2756; N=256; n=m-N+1:m; M=14;r,eta=xcorr(x (n ),250,' un biased'); aLD,xi,ka pp a=durbi n(r(M+1:2*M+1),M);a, aLD, no rm(a-aLD)0, 35120. 20720. 38080.31630. 0522 -0, 1639 -0.2903 -0*2898 -0. 12220. 19000. 34920, 3024) 1713 -丄 3258aLD =0, 35120. 2072CL 38030.3163O.OS22 -0, 1639 -0,

11、2903 -0. 2S93 -CL 12220. iseo0. 34920, 30240, 1713 -0. 3253artsN 33fbe-0152.4編寫一個用以實現(xiàn)反射系數(shù)轉(zhuǎn)換為 碼如下：LPC系數(shù)的函數(shù)“ f2lpc.m ”，其 Matlab代function a = f2lp c(ka ppa)M = len gth(ka pp a);a = zeros(M,1);for (j=1:M)a(j) = kapp a(j);a(1:j-1) = a(1:j-1) - kapp a(j)*a(j-1:-1:1);end“Ipc2f.m ”，其 Matlab2.5編寫一個用以實現(xiàn)LPC系數(shù)轉(zhuǎn)

12、換為反射系數(shù)的函數(shù)代碼如下：function kappa = Ip c2rf(a)M = len gth(a);kappa = zeros(M,1);for (j=M:-1:1)kapp a(j) = a(j);a(1:j-1) = (a(1:j-1) + a(j)*a(j-1:-1:1)/(1 - kapp a(j)2);end2.6使用函數(shù)"f2lpc.m ”和“ Ipc2rf.m "，檢驗反射系數(shù)和LPC系數(shù)相互轉(zhuǎn)換結(jié)果。no rm(ka pp a-l pc2f(aLD)no rm(aLD-rf2 Ip c(ka ppa)ans2.2eO2e-Ot43、語音信號的逆濾

13、波3.1利用2.3中求出的一幀語音數(shù)據(jù)的 語音信號的殘差波形。LPC系數(shù)，構(gòu)造逆濾波器，并畫出該幀ehat=filter(1;-1,1,x( n);plot(x (n) ehat)3.2編寫一個用以實現(xiàn)語音信號LPC分析的函數(shù)"lpcauto "，其 Matlab代碼如下：function ar,xi,e,m = lpcauto(x,M,win,Olap)Nx = length(x);N = length(win);if (N = 1)N = win;win = ones(N,1);endF = fix(Nx-Olap)/(N-Olap);ar = zeros(M+1,F)

14、;xi = zeros(M+1,F);e = zeros(Nx,1);m = zeros(F,1);n = 1:N;n1 = 1:Olap; n2 = N-Olap+1:N;n3 = Olap+1:N;win1 = win(n1)./(win(n1)+win(n2)+eps);win2 = win(n2)./(win(n1)+win(n2)+eps);for (f=1:F)r,eta = xcorr(x(n).*win,M,'biased');a,xi(:,f),kappa = durbin(r(M+1:2*M+1),M);ar(:,f) = 1; -a;-add.ehat =

15、 filter(ar(:,f),1,x(n);e(n) = e(n(n1).*win2 + ehat(n1).*win1; ehat(n3); % Overlap m(f) = n(N);n = n + (N-Olap);end3.3 加載“ timit1 ”語音數(shù)據(jù)，利用“ lpcauto ”函數(shù)對該句語音進行 LPC 分析。 畫出語音信號及其殘差波形。load timit1; x=timit1;M=14; N=256;ar,xi,e,m=l pcauto(x,M,ha nn (N),N/2);plot(x,e)soun dsc(x)soun dsc(e)soun dsc(x-e)4、LPC

16、譜估計4.1編寫一個用以計算和顯示LPC譜的函數(shù)"lpcplot "，其 Matlab代碼如下:fun ction lp cplot(A,Nfft,Fs,m)M,N = size(A);if (N=1)Theta,F = freqz(1,A,Nfft,Fs);plot(F,20*log10(abs(Theta);xlabel('Freque ncy, it FHz');ylabel('Mag nitude, |theta(omega)|dB');elseif (le ngth(m) = N)error('The colu mn dim

17、e nsion of A must be equal to the len gth ofm.')endTheta = zeros(Nfft,N);for (n=1:N)Theta(:, n),F = freqz(1,A(:, n),Nfft,Fs);endMesh Hndl = meshz(m,F,20*log10(abs(Theta);axis ij; view(-45,45); set(MeshH ndl,'MeshStyle','Colum n');axis tight; axis 'auto y' axis 'auto z

18、'xlabel('Sa mp le Number, it n');ylabel('Freque ncy, it FHz');zlabel('Mag nitude, |theta(omega)|dB');end4.2利用“ Ipcplot ”函數(shù)，畫出3.3中語音數(shù)據(jù)的幾幀（采樣頻率為長為32ms，每幀有 512個樣點）LPC譜。16kHz ,幀plot(x(m(71):m(147)0.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1010002000300040005000600070008000900010000lp cplo

19、t(ar(:,71:147),512,16000,m(71:147)50 -eMWE '0 一、1.820001.640001.46000Freque ncy, F HzSamp le Number,|4 X 101.2-50 -I hi 01I-lp cplot(ar(:,82),512,16000,0)*nlp cplot(ar(:,110),512,16000,0)40-30011 11IL 1 11 111l1 1 、1/1-fX.八 1 I'l/ '1* ay41I1I、triTrE1r3020100-10-201000 2000700060003000400

20、05000Freque ncy, F Hz8000Ip cplot(ar(:,134),512,16000,0)2015IIILLL=iJJ1/ /L5"/ ； / 1r _/ /、一/Zt/rrrrirrr300040005000Freque ncy, F Hz6000700080002實驗結(jié)果與分析1. 如何對全極點模型的線性預測參數(shù)進行提??？加窗等預處理對提取結(jié)果有 何影響？自相關(guān)法、協(xié)方差法求解線性預測方程組、格型法。協(xié)方差法是先把計算均方 誤差的間隔 N 固定下 來,再研究它對計算n(i,l) 的其中 N 是基音周期值。 添加海明窗和漢寧窗可以得到效果不錯的波形，很明顯兩個波形相似，矩形窗的波形 相對不是很平穩(wěn)。通過改變幀長、幀移后波形更加的清晰，特征更加的明顯， 更方便觀察 。2. 如何實現(xiàn)線性預測參數(shù)的各種表現(xiàn)方式之間的轉(zhuǎn)換？對于語音信號，確定了各線性預測系數(shù)后，根據(jù)H ( z )可得其頻率響應的估值即 LPC 譜 。3. 使用預測殘差求基音周期有何優(yōu)點？ 該方法能進一步去除聲道共振峰的影響，簡化清濁音判決過程，