基于LPCC和LPC的语音信号频谱分析MATLAB仿真

最新推荐文章于 2023-09-19 09:42:05 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab LPCC LPC 语音信号频谱
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/129484095
本文介绍了基于MATLAB的LPCC和LPC语音信号频谱分析，包括算法仿真效果、MATLAB源码和算法概述。LPCC是LPC系数在倒谱域的表示，常用于语音识别。文章还探讨了倒谱计算和线性预测系数的基本思想。
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利用 Matlab 实现语音信号处理——短时自相关基音周期检测和 LPC 预测增益计算
PixelNovaO的博客
08-09 698
LPC 通过线性滤波把语音信号分解成一些重叠且有交叉的帧，从而提供了声道系统的信息，再利用线性预测原理求出最佳的线性预测系数，最后得到一个由线性预测系数和预测误差共同构成的压缩码流。基音周期是指语音信号中最小的能够构成完整周期的时间间隔，因此基音周期的检测是语音信号处理中一个重要的环节。其中，xcorr() 函数实现短时自相关，findpeaks() 函数找到自相关函数中的最大峰值，取最大峰值对应的时间即为基音周期，f0 存储每一帧的基音频率。预测增益表示目前语音样本与最近的预测帧之间的失真程度。
【MATLAB仿真实现基于LPCC和LPC的语音信号频谱分析】——语音信号处理必备利器
.
04-01 699
语音频谱分析是其中的核心环节，常用的两种方法是线性预测编码（LPC）和线性预测倒谱系数（LPCC）。本文介绍了基于LPC和LPCC的语音信号频谱分析方法，并使用MATLAB进行了实现。对于语音信号处理领域的从业者来说，这是一项必备利器。与LPC相比，LPCC更加准确地还原语音信号的频谱特性，常用于语音识别等领域。【MATLAB仿真实现基于LPCC和LPC的语音信号频谱分析】——语音信号处理必备利器。运行代码，即可得到基于LPCC的语音信号频谱图像。运行代码，即可得到基于LPC的语音信号频谱图像。
使用线性预测编码（Lpc），线性预测倒谱系数（Lpcc）和感知线性预测（Plp）对孤立单词的语音识别进行比较，以及模型阶数变化对语音识别率的影响-研究论文
05-20
机器的自动语音识别（ASR）是六十多年来的研究目标。 尽管取得了所有进步，但在准确性和速度方面，机器仍无法匹敌人类对手的性能，特别是在说话者独立的语音识别的情况下。 因此，当今语音识别研究的重要部分集中在说话者独立语音识别问题上。 在识别之前，必须执行语音处理以获得信号的特征向量。 因此，前端分析起着重要的作用。 原因是其广泛的应用范围以及现有语音识别技术的局限性。 本文的目的是研究，实施和比较那些广泛用于语音识别中的参数化方法，线性预测编码（LPC）技术，线性预测倒谱系数（LPCC）和感知线性预测（PLP）。我们还观察到模型参数变化对识别率的影响。 矢量量化（VQ）用于为每个话语准备单词模型作为模板。 此外，欧几里得距离用作分类器。 使用TI-46文字数据库，比较了干净语音中的前端以及因噪声和频谱可变性而降低的语音。 我们研究了各种SNR级别40dB，35dB，30dB，20dB，15dB，10dB，5dB，0dB和-5dB时语音识别和效果噪声的某些方面。 实验是用高斯白噪声进行的。 据观察，在干净和嘈杂的环境中，LPCC比LPC效果更好。带有DELTA和DELTA-DELTA的PLP在干净和嘈杂的语音中比LPC和LPCC更好。 本文对以上所有语音识别技术进行了比较。 还讨论了每种技术在不同环境下的适用性。
基于LPC算法的语音基频检测C语言相关代码整理
04-08
CCS3.3是一款DSP的集成开发环境。软件环境：Code Composer Studio 3.3， DSP型号：TMS320C6713， CODEC芯片：TLV320AIC23B， 使用到的库：TMS320C67xDSP Library- SPRC121， C语言相关实现。a. 选择合适的simulator b. 建立工程、编译源程序，生成.out文件 c. 载入（load program） d. 设置断点，打开图形窗口 e. 运行（run）
时域特征--线性预测系数(LPC)以及LPCC
Wilder_ting的博客
04-05 1436
欲知更多，请关注公众号：音频探险记 LPC 线性预测系数的基本思想：由于语音样点之间存在着相关性，那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测，即 其中就是要求的LPC，P表示预测阶数。 好处：可以得到声道模型及其模型参数的方法，广泛用于语音识别以及语音合成中。 import librosa import python_speech_features import soundfile as ...
基于线性预测倒谱系数（LPCC）和线性预测系数（LPC）的语音信号频谱分析MATLAB仿真
TechGlide的博客
09-12 808
我们使用MATLAB的信号处理工具箱提取了LPCC和LPC系数，并绘制了相应的频谱图。你可以根据需要调整代码中的参数，尝试不同的语音信号样本，进一步探索语音信号的特性。语音信号频谱分析是语音处理中的重要任务之一，它可以帮助我们理解语音信号的特征和结构。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行语音信号频谱分析，并结合线性预测倒谱系数（LPCC）和线性预测系数（LPC）来提取语音信号的频谱特征。提取了LPCC和LPC系数之后，我们可以进一步分析语音信号的频谱特征。函数来提取语音信号的LPCC和LPC系数。
基于MATLAB的语音信号处理仿真与LPCC特征提取
结合所提供的标签信息——包括MATLAB、语音信号处理、仿真、LPCC、特征提取、语音识别、信号分析、算法实现等关键词，可以系统地梳理出一系列核心知识点。 首先，MATLAB作为一种强大的数值计算与可视化编程环境，在...
MATLAB线性预测与频谱分析教程：LPCC、LPC系数及FFT实现
资源摘要信息:"本资源是一份关于MATLAB在信号处理领域应用的完整教程，涵盖了线性预测、线性预测码参数（LPCC）分析、LPC预测系数以及复频谱和快速傅里叶变换（FFT）频谱的计算和分析。本教程不仅包括了详细的理论...
《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》：第4章 语音信号的线性预测分析
sinat_34897952的博客
04-14 1986
《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》：第4章 语音信号的线性预测分析前言1. 数据与函数路径设置2. MATLAB仿真一：LPC的频谱分析3. MATLAB仿真二：普通预测法和格型预测法功率谱响应的比较4. MATLAB仿真三：FFT频谱和LPC谱的比较5. MATLAB仿真四：LPCC参数匹配6. MATLAB仿真五：LPCC参数匹配小结 前言 《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》是中科院声学所的大佬宋知用老师数十年经验积累下的呕心之作，对于语音信号处理相关感兴趣的同学，日后希望
【无标题】语音LPCC特征提取的研究
matlab_python22的博客
05-29 2022
yuyn 语音LPCC特征的提取和设计 LPCC全称线性预测倒谱系数(linear predictive cepstral coefficient, LPCC),可以在计算得到LPC后，如果如下的计算公式计算得到LPCC LPCC是LPC系数在倒谱域的表示，计算量小易于实现，对元音的描述能力较好，对辅音的描述能力较差，抗噪性能差[1] LPCC和LPC是不一样的。LPC线性预测系数的基本思想：由于语音样点之间存在着相关性，那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测，即其中就是要求的..
LPC（语音信号的线性预测编码与恢复）
05-12
本程序基于线性预测编码（LPC）来实现对输入语音信号的线性编码（寻找预测器参数）以及通过预测器参数完成对信号的重组回复
语音基频求解
07-31
这是对语音信号处理后提取基频的MATLAB源代码
基于FPGA的语音信号LPC参数提取算法的实现
08-05
绍语音信号LPC分析中部分相关系数的舒尔递推算法的FPGA实现,给出了电路设计思想及具体电路结构,并对其工作过程进行了详细分析说明,为嵌入式系统设计提供了一种有效手段。
基于LPC算法的语音基频检测及CCS软件使用教程.zip
10-17
CCS软件安装，创建CCS6.0工程，与仿真器的连接，工程导入，ccs6.0的仿真和烧写等教程，使用CCS软件完成DSP实验基于LPC算法的语音基频检测。MATLAB源码，以及CCS范例工程
LPCC、MFCC和CQCC简介及matlab实现
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weixin_42846157的博客
03-21 1万+
一、LPC和LPCC 1、LPC 假设：当前信号的值x(n)，可以用过去p个取样值的加权和s(n)^来预测 其中，s(n)^为预测值，s(n)为真实值， 加权系数a1、a2、a3…ai称为p阶线性预测系数。 LPC分析：对于预测误差滤波器而言，求其预测系数a1、a2、a3…ai，使得预测误差e(n)在某种预测条件下最小的过程。 A(z)称为LPC误差滤波器，用于求p阶参数。 最小准则：常用...
【语音分析】基于matlab短时自相关基音周期检测+LPC预测增益计算【含Matlab源码 1517期】
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短时自相关基音周期检测+LPC预测增益计算 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
LPC求根法实现语音共振峰提取（含Matlab源码）
COWizard的博客
09-19 418
然后，通过LPC函数计算了每一帧的LPC系数，并使用roots函数求解LPC多项式的根。最后，绘制了共振峰频率的轨迹，并提取了共振峰频率峰值。LPC (Linear Predictive Coding) 是一种常用的语音信号分析方法，它可以用于提取语音信号的共振峰信息。在本文中，我们将介绍如何使用LPC求根法实现语音共振峰提取，并提供相应的Matlab源代码。通过以上的Matlab源代码，你可以在自己的项目中应用LPC求根法来提取语音信号的共振峰信息。
语音信号的谱分析
winnerziqi的博客
01-14 5736
文章目录一、 目的及原理1、目的2、谱分析原理与方法二、 两种方法实现1．LPC法1、程序代码2、运行结果2．倒谱法1、程序代码2、仿真结果三、分析对比1.LPC法运行结果2.倒谱法运行结果3.对比分析：四、总结五、收获与建议 一、 目的及原理 1、目的 ①了解复倒谱、倒谱以及同态分析的概念。 ②掌握用Matlab编程进行倒谱分析的方法。 ③加深对语音信号数字模型的了解。 ④了解LPC谱的定义。 ⑤了解LPC谱与信号谱之间的区别。 2、谱分析原理与方法 1）倒谱分析 序列x（n）的倒谱c（n）为该序列的z变
【语音分析】基于matlab GUI语音信号线性预测（LPC）分析【含Matlab源码 910期】
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05-22 1466
语音信号线性预测（LPC）分析 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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