【语音分析】语音信号线性预测分析Matlab实现

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本文围绕语音信号的线性预测分析展开，介绍其是语音信号处理常用技术，可估计声道特性与声音产生机制。阐述语音信号基本原理，说明通过自相关函数估计滤波器系数。还提及该技术在语音合成、转换、增强等方面的应用，对语音交流技术发展意义重大。

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⛄ 内容介绍

语音信号是我们日常生活中最常用的交流工具之一。无论是电话通话、语音助手还是语音识别技术，语音信号都扮演着重要的角色。要深入了解语音信号，我们需要使用一些特定的技术和算法来对其进行分析和处理。其中之一就是语音信号的线性预测分析。

线性预测分析（Linear Predictive Analysis，简称LPA）是一种广泛应用于语音信号处理的技术。它可以用来估计语音信号的声道特性以及声音的产生机制。通过对语音信号进行线性预测分析，我们可以得到语音信号的参数，进而实现语音合成、语音转换、语音增强等应用。

在进行线性预测分析之前，我们首先需要了解语音信号的基本原理。语音信号是由人的声带振动产生的，经过喉咙、口腔和鼻腔等声道的共同作用，最终形成可听的声音。这一过程可以用声道模型来描述，声道模型假设声音信号可以由一个激励信号通过一个线性滤波器产生。

线性预测分析的目标是估计这个线性滤波器的参数。具体来说，我们希望找到一组滤波器系数，使得通过这个滤波器产生的声音尽可能接近实际的语音信号。这就需要我们通过分析语音信号的频谱特征来估计这些滤波器系数。

在实际应用中，我们通常使用自相关函数来进行线性预测分析。自相关函数可以描述信号与其自身在不同时间延迟下的相似程度。通过计算自相关函数，我们可以得到语音信号的自相关系数，进而估计出滤波器系数。

线性预测分析的一个重要应用是语音合成。通过估计语音信号的声道特性，我们可以合成出与原始语音相似的声音。这在语音合成技术中非常有用，可以用于生成虚拟语音助手的声音，或者改变语音的音色。

除了语音合成，线性预测分析还可以应用于语音转换和语音增强。在语音转换中，我们可以通过修改语音信号的声道特性，将一个人的声音转换成另一个人的声音。这在一些特殊应用中非常有用，比如电影配音或者语音模仿。

在语音增强中，线性预测分析可以用于去除噪声或者改善语音质量。通过估计语音信号的声道特性，我们可以将噪声信号与语音信号进行分离，从而实现噪声的抑制。这对于电话通话或者语音识别等应用非常重要，可以提高语音信号的清晰度和可理解性。

总结一下，语音信号的线性预测分析是一种重要的信号处理技术，可以用于估计语音信号的声道特性和声音产生机制。通过对语音信号进行线性预测分析，我们可以实现语音合成、语音转换和语音增强等应用。这些应用对于语音交流技术的发展和改进具有重要意义，为我们提供了更好的语音体验。

⛄ 部分代码

clc%%%读入语音  [wave Fs]=audioread("test_16k.wav");  wave=wave';        t1=0/Fs:1/Fs:(length(wave)-1)/Fs        plot(t1,wave);           title("原始语音信号时域波形");    xlabel('时间_{/s}');   ylabel('幅度');         grid on;    %sound(wave,Fs);%%%分帧  L       = Fs * 0.025;%每一帧的长度  step  = Fs * 0.005;%每一帧的步进长度  win     = boxcar(L)';%窗长  N       = length(wave);%语音信号点数  wave_x  = enframe(wave',win',step);%分帧处理    n_wave  =size(wave_x,1);%共分的帧数%%%运用Levinson_Durbin算法    i_frame = 190;%选取某一帧信号    p = 13;%阶数    wave_re = wave_x(i_frame,:);%        m = wave_re.*(hamming(L)');%         t=((i-1)*step)/Fs:1/Fs:((i-1)*step+L-1)/Fs;          t=0:(L-1);%           plot(t,m );%        [wave_p, R_test, E_test, a, err_test, alpha]=durbin(wave_re , p );        [R,E,k,alpha,err, re]=durbin(wave_re, p);        [ar,g] = lpc(wave_re , p);%     wave_re =  wave_re.*(hamming(L)');        f=linspace(0,Fs,L/2);%%%DURBIN算法求得    a = re;    test = zeros(1 , L);    test(1)=1;    y=filter(1,a, test);    wave_pe=y;%matlab自带函数求得      a = ar;    test = zeros(1 , L);    test(1)=1;    y1=filter(1,a, test);%%figure(2)         plot(t, wave_re );                          title(['第',num2str( i_frame),'帧信号时域波形']); grid on;figure(4)  F1 = abs(fft(wave_pe  ) )    F2 = abs(fft(wave_re ) )    F3 = abs(fft(y1 ) )    plot(f,  F1(1:L/2),'-b',f,F2(1:L/2),'-r');            title(['第',num2str( i_frame),'帧信号的的频谱及其预测后的LPC（durbin算法）']);        grid on;    figure(5)    plot(f, F3(1:L/2),'-b',f,F2(1:L/2),'-r');             title(['第',num2str( i_frame),'帧信号的的频谱及其预测后的LPC（matlab自带）']);       grid on;