LPC特征提取及语音信号处理

最新推荐文章于 2024-10-19 12:02:08 发布
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本文详细介绍了如何使用Matlab进行LPC特征提取，通过计算LPC系数来描述语音信号特征，应用于语音识别和信号压缩。同时，文章还探讨了基于LPC系数的语音信号分析与合成，展示如何利用这些系数实现声音的变调和变速效果。

LPC特征提取及语音信号处理

LPC（全极点线性预测参数）是语音信号处理领域中重要的一种特征提取方法，它可以有效地描述语音信号的特征并应用于语音识别、讯息压缩等领域。Matlab作为一款流行的科学计算软件，也提供了丰富的工具箱来支持语音信号的处理。

本文将介绍如何基于Matlab实现LPC特征提取，以及如何利用LPC参数进行语音信号的分析与合成。

LPC特征提取

在Matlab中，可以使用lpc函数计算LPC系数。假设有一个语音信号x，采样频率为fs，帧长为len，取每个帧的前p+1个LPC系数，则可以用以下代码进行计算：

p = 12; % 阶数
len = 256; % 帧长
overlap =
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lpc.rar_LPC_LPC 特征_LPC特征提取_语音信号LPC_语音信号分析
09-24
语音信号处理在通信、语音识别、音频编码等领域占据着重要地位，而线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）是其中一种广泛使用的特征提取方法。本压缩包文件“lpc.rar”提供了关于LPC理论及其MATLAB编程实现...
精选资源
lpclpcc.rar_LPC_LPCC_LPC特征提取_提取lpc_语音特征提取
07-14
标题中的“lpclpcc.rar”是一个压缩包文件，它包含与LPC（线性预测编码）和LPCC（线性预测倒谱系数）相关的资料，这些是语音处理中的重要特征提取方法。LPC和LPCC是分析和识别语音信号的关键技术，在语音识别、语音...
语音信号线性预测分析（MATLAB实战篇）
我是MM仔
05-29 8167
连续语音信号线性预测分析（MATLAB实战篇） 这篇文章介绍了线性预测分析的原理，基本参数的求解，以及参数的部分用途。最后通过编写MATLAB程序实现了。
语音特征提取MATLAB程序：解锁语音处理的强大工具
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gitblog_09729的博客
10-19 934
语音特征提取MATLAB程序：解锁语音处理的强大工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在语音处理领域，特征提取是关键步骤之一，它直接影响后续的语音识别、语音合成等任务的性能。本项目提供了一个强大的MATLAB程序，能够实现对语音信号的四种重要特征提取：LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（梅尔频率倒谱系数）、CQCC（恒定Q倒谱系数）和PLP（感知线性...
LPC特征提取
http://my.oschina.net/u/2352897/blog
06-10 8314
实验目的  1、熟练运用MATLAB软件进行语音信号实验；  2、熟悉短时分析原理、LPC的原理；  3、学习运用MATLAB编程进行LPC的提取；  4、学会利用短时分析原理提取LPC特征序列。  LPC分析基本原理  LPC分析为线性时不变因果稳定系统V（z）建立一个全极点模型，并利用均方误差准则，对已知的语音信号s(n)进行模型参数估计。 显
语音信号处理-LPC特征提取实验报告
03-13
(1) 掌握线性预测分析的原理； (2) 学会利用短时分析原理提取LPC特征序列。
【特征提取】基于一帧数据倒谱法、LPC内插法、LPC求根法实现语音共振峰提取含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-26 1409
1 简介 语音识别指利用计算机识别语音信号所表达的内容,其目的是要准确地理解语音所蕴含的含义.本文着重研究了语音识别实现过程的特征提取,针对特征提取的多种方法,选用LPC倒谱系数作为特征参数提取,较彻底地去除了语音信号产生过程的激励信息,主要反映了声道模型,而且只需十几个倒谱系数就较好地描述了语音的共振峰特性.通过对语音信号进行预加重,分帧,加窗,自相关分析,而后提取出LPC倒谱系数. 2 部分代码 %一帧数据LPC求根法估算共振峰频率和3dB带宽% pr9_3_2 clear all; clc;
语音信号的LPC特征提取
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FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-28 1万+
语言是人类创造的，是人类区别于其他地球生命的本质特征之一。语音是语言最本质、最自然、最直接的表现形式或载体，其表现形式为声波—一种由空气分子振动而形成的机械波。人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程，为了获取便于分析和处理的语音信源，必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记载着声波物理性质的模拟(或数字)电信号，即语音信号，因而语音信号就成为语音的表现形式或载体。 语音识别的研究工作大约开始于上个世纪50年代。1952年贝尔实验室首次研制成功能识别10个英语数字的孤立词语音识别系统——A
语音信号的线性预测编码（LPC）特征提取
2301_79326510的博客
09-15 597
线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）是一种常用的语音信号处理技术，用于提取语音信号的特征参数。这是因为语音信号在短时间内是平稳的，我们可以将其分成多个帧，每个帧内的语音信号可以认为是稳定的。首先，我们需要加载语音信号的数据并进行预处理。在Matlab中，我们可以使用信号处理工具箱提供的函数来实现语音信号的LPC特征提取。通过上述步骤，我们可以获取到每个帧的LPC系数，从而描述语音信号的特征。函数对每个帧的语音信号进行线性预测，得到对应的LPC系数。
LPC特征参数提取的matlab程序
03-10
该程序段主要用于语音识别中的特征提取过程，提取的特征是LPCC。
LPCC特征参数提取
12-01
语音识别中的LPCC特征提取，其中包括经典的算法函数如Durbin，协方差函数求法等，对学习提取特征参数非常有用。-feature extract of LPCC in speech recognition.I am sure you will love it ,if you are major in it.
matlab LPCC参数提取
06-03
在说话人识别中的基于matlab的特征参数提取
语音信号处理中的LPCC提取方法
10-27
适合初学者看,还有相关的PDF文章,拿出与大家共享
matlab关于音频lpc系数的提取
06-19
文件开头是一个分频的语句，其中”ni8“即文件名，需要安装matlab的voicebox工具箱
【语音信号处理】基于线性预测（LPC）分析的Matlab实现
BUG？不存在的！
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LPC是一种基于信号的自回归模型，用于估计语音信号的谱包络。它基于假设：语音信号可以表示为之前一段时间的语音样本的加权和。本文讲解了LPC的基本原理，并提供了Matlab源代码实现。LPC技术在语音信号处理中有着广泛的应用，如语音识别、语音合成等。本文将讲解LPC的基本原理，并提供Matlab源代码实现。在Matlab中，我们可以使用lpc函数来实现LPC分析。实际上，当我们使用LPC对语音信号进行分析时，我们将语音信号看作一个数字信号。因此，对于任意的语音信号。的频率响应，并绘制出LPC的谱包络图。
语音平均的基音频率等特征，LPCC特征提取，GUI的界面设计
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05-30 717
%求平均的基音频率，单位是HZ 1 %基音频率最大值 2 %基音频率最小值 3 %基音频率范围 4 %%语音持续时间 5 %%能量均值 6 %%能量最大值 7...
【无标题】语音LPCC特征提取的研究
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05-29 2002
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..
[Audio processing] 常见语音特征 —— LPC
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