《语音信号处理》第六章总结——线性预测分析

最新推荐文章于 2025-01-11 20:22:19 发布
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分类专栏： 语音信号处理 文章标签： 语音信号处理 语音
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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 1732
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）
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05-29 8043
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
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12-14 786
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。
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）
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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
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12-15 9288
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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+
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【语音分析】语音信号线性预测分析Matlab实现
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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
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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）
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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。
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