線性預(yù)測濾波器的實(shí)現(xiàn)

1、語音信號處理論文-線性預(yù)測濾波器的實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)老師：班 級：學(xué) 號：姓 名：日 期：2010.12.15線性預(yù)測濾波器的實(shí)現(xiàn)學(xué)號:姓名:線性預(yù)測濾波器的實(shí)現(xiàn)摘要：線性預(yù)測的實(shí)現(xiàn)主通過線性預(yù)測分析，通過使實(shí)際語音抽樣和線性預(yù)測抽樣之間的誤差之間的某個(gè)準(zhǔn)則下達(dá)到最小值來決定唯一 的一組預(yù)測系數(shù)。而這組預(yù)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(guān)鍵詞：線性預(yù)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(yù)測的基本原理 31. 線性預(yù)測分析的基本思想： 32. 求解線性預(yù)測系數(shù)ak 33. 用 e(n)和 ak 求 x(n)(合成) 44. 線性預(yù)測模型參數(shù)和語音生成模型參數(shù)之間的關(guān)系H (z) =G(z)V(z)R(z) 55. 線性預(yù)測分析用于語音編碼和語音合成 76. 線性預(yù)測系數(shù)用于共振峰估計(jì) 9二、實(shí)驗(yàn)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(jìn)行LPC分析，得到預(yù)測余

4、量信號£ ( n); . 104、對預(yù)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(yù)測實(shí)現(xiàn)的波形： 10四、小結(jié) 12五、實(shí)現(xiàn)程序： 12六、參考文獻(xiàn) 13七、致謝 13線性預(yù)測的基本原理1. 線性預(yù)測分析的基本思想：由于語音樣點(diǎn)之間存在相關(guān)性，所以可以用過去的樣點(diǎn)值來預(yù)測現(xiàn)在 或未來的樣點(diǎn)值。X (N-P) X (N-P+1) X (N-1)X' (N)線性預(yù)測通過使實(shí)際語音和線性預(yù)測結(jié)果 X(N)之間的誤差e (N)在某個(gè)準(zhǔn) 則下達(dá)到最小值來決定唯一的一組預(yù)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(yīng)用中去。2.求解線性預(yù)測系數(shù)ak每個(gè)采樣值由前面的p個(gè)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(gè)準(zhǔn)則下e(n)達(dá)到最小值，來決定唯一的一組預(yù)測系數(shù)ak。要提高預(yù)測精度，即要求預(yù)測系數(shù)ak的取值使e(n)最小。理論上通常采用預(yù)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(zhǔn)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(gè)線性預(yù)測系數(shù)(ak。將(ak代入 式，結(jié)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(jìn)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(yù)測模型：e(n1Hi(z) = p1L akz Ak A線性預(yù)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(yù)測模型參數(shù)和語音生成模型參數(shù)之間的關(guān)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(lì)進(jìn)行組合, 一個(gè)時(shí)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(guān)增益用全極點(diǎn)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(guān)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(yù)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(jié)預(yù)測誤差e(n)就是激勵(lì)信號 GU(n)，預(yù)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(yù)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(jìn)行直接和高效率的計(jì)算。這樣，結(jié)合清濁音的判斷和基音周期的估 計(jì)，得到語音信號生成模型的全部參數(shù)，實(shí)現(xiàn)語音的產(chǎn)生。qx(n) =G u(n) '、' akx(n-k) k T在一幀內(nèi)誤差信號e(n)均方誤差最小的原則來求解 ak。這個(gè)方法 是合理的。e(n)均方誤差最小對應(yīng)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(yīng)濁音和清音。5. 線性預(yù)測分析用于語音編碼和語音合成求出G和(ak,可得時(shí)變?yōu)V波器的系統(tǒng)函數(shù)。在輸入激勵(lì)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(yù)測 方法求出G和(dk，結(jié)合激勵(lì)信號u(n),進(jìn)行編碼，傳送到接收端， 進(jìn)行組合，合成聲音。輸入語音X(N)線性預(yù)測分析參數(shù)合成分析線性預(yù)測編碼原理是，首先通過A/D轉(zhuǎn)換器將模擬語音信號變成 數(shù)字語音信號，經(jīng)過線性預(yù)測分析從語音信號中求出一組預(yù)測器系 數(shù)，一般為12組預(yù)測濾波器系數(shù)，使得一幀語音波形均方預(yù)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(qiáng)度的

11、增益控制參數(shù) G連同 12組預(yù)測濾波器系數(shù)，共15個(gè)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(gè)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(yù)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(zhuǎn)換器就得到合成 語音信號。的谷點(diǎn)就是共振峰 ap的DFT就可6. 線性預(yù)測系數(shù)用于共振峰估計(jì)利用線性預(yù)測系數(shù)求共振峰，離散頻譜|A(k)|的位置。通過求A(z)多項(xiàng)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(yīng)共振峰pA(z) =1 -' akZA k|A(ejw)|的谷點(diǎn)對應(yīng)共振峰二、實(shí)驗(yàn)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(jìn)行 LPC分析，得到預(yù)測余雖信號 e (n);4、對預(yù)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(yù)測實(shí)現(xiàn)的波形：第一幀原始語音信號下一幀語音信號預(yù)測的下一幀語音信號四、小結(jié)激勵(lì)和轉(zhuǎn)移函數(shù)的參數(shù)，對聲音波形的編碼實(shí)際就轉(zhuǎn)化為對線性預(yù)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(gòu)話音。合成器實(shí)際上是一個(gè)離散的隨時(shí) 間變化的時(shí)變線性濾波器，它代表人的話音生成系統(tǒng)模型。時(shí)變線性濾波器既當(dāng)作預(yù)測器使用，又當(dāng)作合成器使用。分析話音波形時(shí)，主 要是當(dāng)作預(yù)測器使用，合成話音時(shí)當(dāng)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(lì)條件適合新的要求。五、實(shí)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(xiàn)姚天任.數(shù)字語音信號處理M.武漢：華中理工大學(xué)出版社，1992.趙立.語音信號處理 第2版.機(jī)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(xué)出版社，1991.七、致謝在這里首先最感謝的是馬英老師兩