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

最新推荐文章于 2025-01-23 22:38:25 发布
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文章标签： matlab 语音识别 开发语言 Matlab
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本文介绍了使用MATLAB进行语音信号频谱分析，结合线性预测倒谱系数（LPCC）和线性预测系数（LPC）提取特征。通过生成示例语音信号，应用相关函数计算LPCC和LPC，然后绘制频谱图以展示频谱特征。

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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

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。

首先，我们需要准备一个语音信号的样本。为了简化问题，我们可以使用MATLAB的预设函数来生成一个简单的语音信号。下面是一个示例代码：

% 生成语音信号
fs = 8000; % 采样率
t = 0:1/fs
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Matlab绘制语音信号的语谱图
CyberJolt的博客
08-10 1444
接着要求设置帧长、帧移和窗函数。在这里，Matlab使用了spectrogram()函数，它将语音信号分成多个帧并对每个帧进行STFT。通过Matlab，我们可以轻松地绘制语音信号的语谱图。在此过程中，需要了解采样率、帧长、帧移、窗函数和短时傅里叶变换等概念。Matlab可以用来处理并分析这些语音信号，并绘制语谱图来可视化它们的频谱变化。1.采样率：指每秒采样的次数，通常为8kHz、16kHz、44.1kHz、48kHz等。2.帧长：表示语音信号中每一帧的时间长度，通常为10ms、20ms等。
【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
.
04-01 579
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。
时域特征--线性预测系数(LPC)以及LPCC
Wilder_ting的博客
04-05 1372
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 ...
《数字语音处理》- 实验3. 基于MATLAB的LPC分析（附代码）
镰刀 & 锤子；热情 & 初心
06-30 2849
本文是《数字语音处理》专栏的第三篇——基于MATLAB的语音信号LPC分析。
音频分析与合成LPC（MATLAB线性预测）
11-15
数字语音处理的作业，应用LPC分析元音音素的共振峰，并且利用不同样本的预测系数和误差函数合成音效，附音频和代码文件，仅供参考。
MATLAB语音处理与仿真：LPC及LPCC参数分析教程
首先，通过LPC分析获取线性预测系数，接着使用lpc_lpcc_conversion()函数将LPC系数转换为线性预测倒谱系数（LPCC）。最终，将LPCC参数输出到文件“从lpc系数解得的LPCC参数.txt”中，以便进一步分析和研究。 以下是...
连续语音信号的短时倒谱分析及其参数用途
我是MM仔
05-26 4600
语音信号短时倒谱分析集合（MATLAB实战篇）
matlab实现cqt频谱,LPCC、MFCC和CQCC简介及matlab实现
weixin_33363025的博客
03-20 2407
一、LPC和LPCC1、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：常用的是均方误差E[e...
LPC线性预测分析在Matlab中的实现
CodeVorter的博客
09-10 356
在每一帧中，我们提取当前帧的样本，并计算自相关系数。在计算完所有帧的预测系数后，我们可以计算预测误差，并使用预测系数和预测误差来重构原始信号。线性预测编码（Linear Predictive Coding，简称LPC）是一种在语音信号处理中广泛使用的技术，它可以通过预测当前样本值与之前的样本值之间的线性关系，来对语音信号进行压缩和重构。在本文中，我们将使用Matlab来实现LPC线性预测分析，并提供相应的源代码。通过以上代码，我们可以在Matlab中实现LPC线性预测分析，并对语音信号进行压缩和重构。
lpcmatlab代码-LPCsynthesis:在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成
05-23
lpc matlab代码线性预测编码语音合成 **************** LPCSR项目代码************************* 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。 还包括使用LPC功能的幼稚语音识别脚本。 LPCSR_AddOverlap.m函数：组合综合输出帧 LPCSR_Analysis.m函数：根据输入音频帧（“发送器”）估计LPC参数 LPCSR_Autocorr.m函数：估计音高并确定帧是浊音还是清音 LPCSR_DecodeParams.m函数：将线谱对（LSP）参数表示形式转换为LPC系数 LPCSR_EncodeParams.m函数：将LPC系数转换为LSP格式 LPCSR_ExampleRecognition.m脚本：基于对输入音频的LPC分析的简单语音识别示例 LPCSR_ExampleSynthesis.m脚本：使用LPC分析和重新合成输入音频文件的示例 LPCSR_Excite.m函数：根据音高和浊音/清音参数生成激励帧 LPCSR_LoopWrapper.m函数：记录保持以处理输入文件中的迭代 LPCSR_No
线性预测LPCC系数提取含Matlab源码.zip
05-30
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【特征提取】 3.内容：线性预测LPCC系数提取含Matlab源码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
语音特征学习之声学谱系数
shiqiang12138的博客
03-11 1178
相关参考资料： 从Mel谱预测lpc系数 语音合成中的Mel谱和MFCC谱无区别 语音特征小结 幅度谱、相位谱、能量谱等语音信号处理中的基础知识 傅里叶变换 相位谱 幅度谱 语音信号线性预测(LPC)分析 一、MFCC MFCC，即梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients）。是一种非线性映射，根据人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度进行映射的。 计算流程图 音频时域信号分帧 对每一帧进行傅里叶变换，并取幅值，得到线性谱 对线性谱进行 Mel 刻度的
【信号处理】基于matlab的共振峰提取LPCC
最新发布
j_jinger的博客
01-23 712
共振峰是语音信号的重要特征，它们反映了声道形状的共振特性，对于语音的识别、合成和编码等应用至关重要。线性预测倒谱系数（LPCC）是一种基于线性预测分析（LPC）的语音特征提取方法，它在保留语音信号共振峰信息的同时，能够有效降低语音信号的冗余度。本文详细探讨了基于MATLAB平台实现共振峰提取LPCC的原理和方法，包括LPC分析、自相关法、Levinson-Durbin算法、LPCC的计算以及共振峰的估计等关键环节。
LPC线性预测分析
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-21 5961
线性预测分析matlab程序 注意：程序只支持单声道wav文件，可以自行录制一句话。 Levinson-Durbin算法： S为信号向量，P为预测阶数 % Levinson-DurbinËã·¨ function a = LD(s, P) N = length(s); %Ò»Ö¡ÓïÒô³¤¶È % Çó×ÔÏà¹Ø¾ØÕór(j),j = 0:P; for j = 0 : P r(j+1) = sum(s(1:N-j).*s(j+1:N)); end ...
LPC线性预测谱及其语谱图绘制
芸兮的博客
04-16 7410
利用matlab自带的lpc函数可以很方便的求出指定阶数的线性预测器系数。再由全极点模型下的传输函数表达式： LPC谱就是线性预测系数的傅里叶变换的倒数再乘上模型增益G。（由matlab求出的线性预测系数包含了a0=1，如下图：) 传递函数写成差分方程式为： 而使用自相关函数法的预测误差的表达式为： 移向后会发现，两个式子中的G的求法相同，由此我们就可以利用自相关函数预测的误差来表示模型增益...
倒谱（Cepstrum）和线性预测倒谱系数（LPCCs）
weixin_30788619的博客
04-09 5824
倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列。从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数，可以用于基音追踪（pitch tracking），然而，从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别（现在已经被MFCCs所替代）。 One of the benefits of cepstrum and LPC...
Mel倒谱系数
weixin_30314813的博客
11-24 864
Mel倒谱系数：MFCC Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）的缩写是MFCC，Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。 用录音设备录制一段模拟语音信号后，经由自定的取样频率(如8000 Hz、16000 Hz...
ch4-2 音频信号的时域特征
chumingqian的博客
08-25 854
该能量中包含了一个衰减系数，　越靠近n的采样信号，使得越靠近当前点Ｎ的地方，　对于当前的能量贡献越大，　越远则对能量的贡献越小；自动增益控制：　将整个信号的能量趋于一个平稳的状态，避免出现某些地方的能量特别大；表示信号穿过零值的次数，短时过零率可以反应出信号的频率特征；两种方式可以同时结合使用，提高心肺音的检测，和时间的定位；对一帧信号内的所有采样点，取幅度值的平方，进行求和。由于短时能量中的平方运算，会放大高低信号之间的差距，清音，浊音分类，浊音的短时能量大于清音；对于信号中的每一个点，定义出他的能量；
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