《语音信号处理》第六章总结——线性预测分析

最新推荐文章于 2025-06-09 15:54:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-09 15:54:42 发布 · 3.4k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#语音信号处理 #语音

本文深入探讨了线性预测的基本原理，重点阐述了使用全极点模型（AR模型）对信号进行AR分析的过程，包括如何估计线性预测系数和增益。通过将信号视为模型输出，利用有限数目的参数描述信号，实现信号的有效表示和分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、线性预测的基本原理：

LPC的基本原理是将信号看成一个模型的输出，用模型参数描述信号。

 

s(n)为模型的输出。当s(n)为确定信号时,u(n)采用单位冲激序列；当s(n)为随机信号, u(n)是为白噪声序列

这里采用的是全极点模型又称“AR模型”，各系数ai(线性预测系数)和增益G为模型参数。这样信号就可以用有限数目的参数构成的信号模型来表示。

线性预测分析就是根据已知信号s(n)对各参数ai和增益G进行估计。

《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 1923
《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
【人工智能语音识别】——深入详解人工智能语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-11 1737
深入详解人工智能语音识别之语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示
语音信号线性预测分析（MATLAB实战篇）
我是MM仔
05-29 8044
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。
语音信号的线性预测分析--语音信号处理（赵力）笔记
m0_68803551的博客
12-14 787
线性预测linear prediction——由于语音样点之间存在相关性，所以可以用过去的样点值来预测现在或未来的样点值，即。根据系统函数H(z)的不同形式，语音模型也有不同形式：当系统函数同时有零极点时为自回归-滑动平均模型（ARMA）；系统函数只有零点时为滑动平均模型（全零点模型）（MA），此时。准周期脉冲（浊音）或白噪声（清音）激励一个线性时不变系统（声道）所产生的输出作为语音的模型。使其最小，对ai求偏导令其为零，即求解一个线性预测分析方程组。-----过去p个点值预测现在或未来。
信号处理中的线性预测分析方法
最新发布
DuHz的博客
06-09 756
线性预测分析是现代数字信号处理中的一项核心技术，它通过分析信号的过去样本来预测未来值，在语音编码、频谱估计、系统建模等领域发挥着不可替代的作用。这种方法的数学基础源于统计信号处理理论，其优雅的数学结构和实用的工程价值使其成为信号处理工程师必须掌握的重要工具。
语音处理的线性预测
zj71hmvx的博客
12-08 1341
线性预测
语音的线性预测系数（Linear Prediction Coefficient，LPC）
Lebronze的专栏
01-06 1万+
线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近（最小均方误差），能够决定唯一的一组预测系数，而这个预测系数就是题目中的LPC，可以当作是该语音的一个特征。1.优势线性预测最重要的优势在于其可以较为精确的估计语音的参数，而这些极少的参数可以正确的表现语音信号的时域和频域特性。2.基本原理线性预测分析的基本原理是把信号用一
语音信号的线性预测编码（LPC）
weixin_30872789的博客
12-01 3480
语音信号的线性预测编码（LPC） by Goncely 1 线性预测技术概述 线性预测编码是语音处理中的核心技术，它在语音识别、合成、编码、说话人识别等方面都得到了成功的应用。其核心思想是利用输入信号u和历史输出信号s的线性组合来估计输出序列s(n)： 式中的ai和bj被称为预测系数，其传递函数可表示为： 该式为有理函数，在基于参数模型的谱估计法和系统辨识研究中，根据极点和零点数...
《语音信号处理》第二章总结——语音信号基础知识
mydots的专栏
12-15 9291
1、声音是一种波，能被人耳听到，它的振动频率在20～20 000 Hz之间。 2、语音产生的过程 语音的形成过程:空气由肺部排入喉部，经过声带进入声道，最后由嘴辐射出声波，形成语音。 3、声音的分类（概念：理解+记忆） 浊音：声带绷紧，气流通过时会使得开口变成一开一闭的周期性动作，造成周期性的激发气流，如a，o；       (由声带震动产生的音)，包括所有的元音和一些辅音。 清音
语音信号处理基础（八）——同态处理、倒谱、复倒谱
张亚楠的博客
12-03 1万+
文章目录1.对短时过零率针对不同语音片段进行验证2.验证窗函数3.语音的同态处理、复倒谱、倒谱倒谱图形分析 1.对短时过零率针对不同语音片段进行验证 短时平均过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。 对于连续语音信号,过零即意味着时域波形通过时间轴;而对于离散信号,如果相邻的取样值改变符号,则称为过零。 短时平均过零率就是样本数值改变符号的次数。 发音时声带不震动、送气的叫清辅音...
【语音分析】语音信号线性预测分析Matlab实现
matlab_dingdang的博客
09-13 255
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。
语音信号线性预测分析
11-20
详细介绍了语音信号线性预测分析的基本原理，线性预测模型以及计算过程，最后拓展了语音模型参数与线性预测系数之间的关系
线性预测分析(LPA)语音信号
03-09
语音信号处理中，使用线性预测分析方法分析语音信号，使用的Levision递归，环境为visual C++ 6.0
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
语音信号的线性预测编码（MATLAB程序）
12-23
自适应滤波器的应用之一 语音信号的线性预测编码
语音信号的线性预测技术
05-26
预测编码是目前应用比较广泛的声码器技术之一。绘制语音信号线性预测仿真框图，对音频信号进行分析，实现对语音采样、线性预测编码，使语音在传输时失真最小。更加加深对各个模块功能的理解，并与实际生活相联系且运用到实际生活当中。
现代语音信号处理笔记 (五) 线性预测分析
热门推荐
pelhans的博客
07-06 1万+
欢迎大家关注我的博客 http://pelhans.com/ ，所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节针对《现代语音信号处理》这本书的第六章，对线性预测分析应部分。 线性预测分析 线性预测(Linear Prediction COding, LPC)可及精确地估计语音参数，其基本思想是一个语音的取样可用过去若干语音取样的线性组合来逼近。通过使得实际语音取样与LPC取样间差值的平方...
第二章 线性预测编码（LPC）
shichaog的专栏
01-11 1479
这里主要是LPC声码器，这部分的内容绝大部分摘自我的专利《》，对内部细致的实现，以及LPC声码器在音频编解码上如何使用的，可以参看该专栏线性预测编码 （LPC） 是一种主要用于音频信号处理和语音处理的方法，用于使用线性预测模型的信息以压缩形式表示数字语音信号的频谱包络。LPC 通过估计共振峰、从语音信号中去除它们的影响以及估计剩余“噪声”的强度和频率来分析语音信号。去除共振峰的过程称为逆滤波，减去滤波后的建模信号后剩余的信号称为残差。LPC 是语音编码、语音合成以及歌声合成中使用最广泛的方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值