语音信号报告

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1、江苏师范大学物电学院课程设计报告课程名称：语音信号处理题S：语音信号的线性预测分析及应用专业班级：14物41学生姓名：刘梦娇学生学号：140220018日期：2016.12.20指导教师：马勇物电学院教务部印制1绪论1.1语音信号LPC分析技术的基本概念线性预测这一术语是维纳1947年首次提出的，此后，线性预测应用于许多领域屮。1967年，板仓等人最先将线性预测技术直接应用到语咅分析和合成屮。线性预测作为一种工具，几乎普遍地应用于语音信号处理的各个方面。这种方法是最有效和最流行的语咅分析技术Z-o在各种语音分

2、析技术中，它是第一个真正得到实际应用的技术。线性预测技术产生至今，语咅处理又有许多突破，但这种技术目前仍然是唯一的最重要的分析技术基础。线性预测分析是最有效的语咅分析技术在语咅编码、语音合成、语音识别和说话人识别等语咅处理领域中得到了广泛的应用。语咅线性预测的基本思想是：一个语音信号的抽样值可以用过去若干个取样值的线性组合来逼近。通过使实际语咅抽样值与线性预测抽样值的均方误差达到最小，可以确定唯一的一组线性预测系数。采用线性预测分析不仅能够得到语咅信号的预测波形，而且能够提供一个非常好的声道模型。此外，LPC

3、分析还能够对共振峰、功率谱等语咅参数进行精确估计，LPC分析得到的参数可以作为语咅识别的重要参数Z-o1.2线性预测的基本原理线性预测编码原理：利用过去的样值对新样值进行预测，然后将样值的实际值与其预测值相减得到一个误差信号，显然误差信号的动态范围远小于原始语音信号的动态范围，对误差信号进行量化编码，可大大减少量化所需的比特数，使编码速率降低。线性预测分析又称LPC分析，对％)分析就是用过去P个取样值{S(-l),S("2),...S(-p)}的加权之和来预测信号当前取样值S3),如果利用P个取样值来进行预测

4、，则称为P阶线性预测。预测信号弘)为:sM=±aAn-i)，=，(2.2.1)⑷、色…、伟，称为预测系数，由于语音信号性质变化缓慢，所以对于所分析的帧来说，预测系数是一组恒定的参数。预测误差为：Pe(n)=s(n)-s(n)=s(n)一Vats{n-i)r=l预测谋差附)是信号劲)通过如下系统的输出,A⑵称为LPC谋差滤波器.0(H)图1.2该方程可以求出预测误差滤波器的传输函数为A(z)=l-X^将(222)改写成下列形式附)=£乍(一)+咖现在输入信号是e(n),输出信号是s(n),传输函数为处卜一1-£

5、计1=1这是一个全极点滤波器，称为LPC的语咅合成模型。系统A(z)为LPC误差滤波器，设计预测误差滤波器就是求解预测系数，使得预测误差e(n)在某个预定的准则下最小，这个过程就是LPC分析。线性预测的基本问题就是由语咅信号直接求出一组线性预数％勺…、幻这组预测误差滤波器就被看做语咅产生模型屮系统函数H(z)的参数，使得在一短段语音波形中均方预测误差最小。将Ee2(n)对各个系数求偏导，并令其结果为零，即(2.2.3)=[動)獰]“，"1、2、…、由式(222)可知(2.2.4)^^-=-s{n-k),R

6、=l、2、…、poa.将式(2.2.4)代入(223)可得(2.2.5)-2E[e(n)s(n-^)]=0,k=1、2、…、p式(2.2.5)表明预测误差与信号的过去p的取样值是正交的，称为正交方程。将式(2.2.2)代入(2.2.5)得PEIe(n)y(〃一£)]=-工q$(〃-05(n-R)]=0,£=1、2、…、p(226)令sg)的自相关序列为(2.2.7)(2.2.8)R(k)=E[s(h)s(n一k)]由于自相关序列为偶对称，因此R(k)=R(—k)=E[s(n)s(n+k)]步表示为这表明式(2

7、.2.8)与一般的自相关序列的定义是一样的。这样式(2.2.7)进伙)-亦伙-‘)=0,£=1、2、…、p(2.2.9)1=1上式称为标准方程式，它表明只要语音信号是已知的，贝山个预测系数通过A厂咖Rp-RA=°上式矩阵形式为或者(2.2.11)求解该方程即可得到。设aa2■■■R产R(0)R⑴•■•/?(!)•…/?(())…•■•R(P-DR(p_2)■■•I7(1厂R⑵•■■(2.2.10)R{p—2)…R(0)_R(P)_通过求解上式即可求得〃个线性预测系数1.3LPC和语音信号模型的关系如图2・1

8、所示，为描述语音产生过程的离散时间信号模型。图中，准周期性脉冲序列发牛器产牛浊音的激励源，浊音的基音频率由脉冲重复的周期决定；随机噪声发生器产生清音的激励源，模拟湍空气湍流；清浊音开关控制清音和浊音的产生；嘴唇的辐射特性可以用一个一阶极点数字滤波器来实现；增益控制来控制语音的强度。模型中所有参数(基音频率，随即噪声的方差，清浊音开关的位置，模型的参数)都是随着时间改变的。周期脉冲发生器随机噪声发生器