LPC与LPCC语音特征提取技术精讲

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简介:该压缩包包含了LPC和LPCC相关的语音信号处理资料,这两种技术是语音识别、语音合成和通信等领域的关键。LPC通过模拟声波的滤波器模型提取语音样本的频率特性,而LPCC进一步处理LPC系数以匹配人耳的感知特性,提升识别任务的特征稳定性。压缩包内脚本如'mylpc.m'和'mylncc1.m'允许用户在MATLAB环境中实现这些算法,辅助深入学习语音信号处理原理。 lpclpcc.rar_LPC_LPCC_LPC特征提取_提取lpc_语音特征提取

1. LPC与LPCC的语音信号处理重要性

语音信号处理是现代通信和人机交互技术中不可或缺的一部分。线性预测编码(LPC)和线性预测编码倒谱系数(LPCC)作为语音信号处理领域中重要的工具,对于提升语音通信质量、数据压缩及语音识别系统的性能具有深远影响。

1.1 LPC与LPCC在语音信号处理中的地位

线性预测编码(LPC)是一种高效的语音信号建模技术,它假设语音信号是线性叠加的。LPC不仅能够准确模拟人类发声机制,还能在进行有效压缩的同时保持语音质量,这使得它在数字通信和语音存储中非常受欢迎。线性预测编码倒谱系数(LPCC)则是基于LPC模型,将LPC系数转换为倒谱系数,以更好地反映人耳对语音信号的感知特性。LPCC特别适合用于说话人识别和情感分析,其在噪声环境下的鲁棒性也受到了广泛的研究和应用。

1.2 LPC与LPCC的优势与应用

LPC与LPCC之所以被广泛应用,是因为它们具有诸多优势。它们能够在极低的比特率下高效地编码语音信号,减少数据传输量,同时保持较高的语音清晰度和可识别度。这在带宽有限的通信环境,如移动电话或网络电话中尤为重要。此外,LPC和LPCC在语音识别、语音合成以及语音增强等领域也有着广泛的应用。通过深入理解LPC和LPCC的工作原理及其应用,我们可以更好地利用它们来解决实际问题,优化语音信号处理系统。

2. LPC滤波器参数估计和频率特性分析

2.1 LPC滤波器概述与基本原理

线性预测编码(Linear Predictive Coding,LPC)是一种用于语音信号分析和合成的技术。它基于线性预测模型,假设当前时刻的语音信号可以通过其过去若干时刻的样本线性组合来近似预测,其核心在于对语音信号建模的能力。

2.1.1 LPC滤波器的定义和作用

LPC滤波器是一种多级滤波器,它使用一组预测系数来模拟声道的传输函数。在语音信号处理中,LPC滤波器用于从语音信号中去除声源的影响,保留声道的信息,从而实现语音信号的压缩、编码、合成和识别。

2.1.2 LPC滤波器参数估计方法

LPC参数通常通过自相关法或协方差法来估计。自相关法的基本思想是根据语音信号的自相关函数确定线性预测器的系数,使得预测误差的功率最小。协方差法则是在考虑了预测误差对信号功率的影响下进行参数估计。

2.2 LPC频率特性分析

LPC滤波器的频率特性直接关系到其在语音处理中的表现。通过分析其频域响应,可以了解滤波器对不同频率成分的影响,进而进行优化以适应特定的应用需求。

2.2.1 LPC滤波器的频域响应

LPC滤波器的频率响应可以通过其Z变换来分析。Z变换的模平方与频率的关系就是滤波器的频率响应。通过对预测误差滤波器进行频率分析,可以得到声道模型对不同频率信号的放大和衰减特性。

2.2.2 LPC频率特性的计算与优化

LPC频率特性的计算往往涉及到复变函数和数字信号处理的知识。通过调整预测阶数或预测系数,可以改善LPC滤波器的频率特性。优化的目标可能是提高语音信号的清晰度,减少背景噪声,或是对特定频率成分的增强。

2.3 LPC滤波器的性能评价

LPC滤波器的设计和优化离不开对其性能的准确评价。误差分析和性能提升策略是这一部分的核心内容。

2.3.1 LPC滤波器的误差分析

误差分析通常关注于预测误差的功率谱密度,以及预测误差与原始语音信号的差异。误差越小,表明滤波器对语音信号的重建越准确,滤波效果越好。

2.3.2 LPC滤波器性能提升策略

提升LPC滤波器性能的策略有很多,包括采用更高精度的系数估计算法、引入正则化技术减少过拟合、以及使用自适应算法来动态调整滤波器参数以适应环境变化等。

下面是LPC滤波器参数估计的一个MATLAB代码示例和分析:

% LPC参数估计示例代码
% 假设信号x是已经加载的语音信号数据
x = audioread('speech.wav'); % 读取语音文件
preEmpSignal = filter([1 -0.9], 1, x); % 预加重处理

% 计算预加重后的信号的自相关系数
[p, lags] = xcorr(preEmpSignal, 'biased');
Rxx = toeplitz(p(1:end/2+1), p(end:-1:end/2+1));

% 预设LPC滤波器的阶数
pOrder = 12;

% 通过Levinson-Durbin算法求解LPC系数
[a, e] = lpc(preEmpSignal, pOrder);

% 代码逻辑解读:
% 1. 读取语音文件并执行预加重处理,以提升高频分量的权重。
% 2. 计算预处理信号的自相关系数,这一步是根据自相关函数估计LPC系数的基础。
% 3. 预设一个LPC阶数,这个阶数与语音信号的复杂度以及所需的建模精度有关。
% 4. 使用lpc函数,该函数内部运用Levinson-Durbin算法计算LPC系数。此算法可以保证计算出的预测误差最小化。

以上代码展示了如何通过MATLAB实现LPC参数估计。参数估计的准确性直接影响到后续语音信号处理的质量。在实际应用中,LPC参数估计的方法还需考虑信号的具体特性以及应用场景的要求。

3. LPCC的人耳感知特性匹配和噪声抑制

语音信号处理的核心目标之一是改善语音质量,确保在各种环境中都能保持较高的可懂度。线性预测倒谱系数(LPCC)作为一种先进的特征提取方法,不仅能够准确地表征语音信号,而且在人耳感知特性的匹配和噪声抑制方面表现卓越。本章将详细探讨LPCC如何实现这些特性,并分析在实际应用中的优化与改进策略。

3.1 LPCC的感知特性匹配

3.1.1 人耳感知特性和LPCC的关系

人耳对语音信号的感知具有特定的特性,例如对不同频率的声音敏感度不同,以及对声音的强度和音高变化有特定的反应范围。LPCC方法试图通过模仿人耳的感知机制来提取语音信号特征,从而使得提取的特征更符合人耳感知特性。LPCC模型中的倒谱转换部分,通过去除语音信号的短时对数谱中的相关性,生成与人耳感知特性匹配更好的特征参数。这使得LPCC在语音识别等应用中更能够区分细微的语音差异,提高识别精度。

3.1.2 LPCC参数调整与感知效果

LPCC特征参数的个数和取值范围对最终的感知效果有直接影响。参数的个数决定了特征向量的维数,这影响到模型的复杂度和系统的处理速度;参数的取值范围则决定了语音信号的时频表示精度。例如,在特征提取时,LPCC参数的数量通常与语音信号的帧长有关,更多的参数能捕获更多的时频信息,但同时也会增加计算复杂度。因此,参数调整需要在感知效果和计算效率之间进行权衡。通常情况下,LPCC的参数个数设置为12到16,能够获得较好的折中效果。

3.2 LPCC在噪声抑制中的应用

3.2.1 噪声对语音信号的影响分析

在现实世界中,语音信号几乎总是伴随着噪声。噪声对语音信号的影响主要体现在两个方面:一是降低语音信号的信噪比,增加语音信号的识别难度;二是对语音信号特征提取过程产生干扰,影响后续处理的准确性。因此,噪声抑制是语音信号处理中一个非常关键的问题。

3.2.2 LPCC在噪声环境下的表现

LPCC由于其独特的倒谱转换特性,在噪声环境中表现出较好的鲁棒性。通过倒谱转换,LPCC将语音信号的短时谱相关性降为零,这有助于提升对噪声的抵抗力。实验表明,在一定信噪比环境下,LPCC相较于其他传统特征提取方法如MFCC(Mel频率倒谱系数),在识别准确率上有显著提高。尽管如此,LPCC仍不能完全免疫于噪声的影响。在极端噪声条件下,LPCC特征也会受损,这时就需要结合其他噪声抑制技术,如谱减法、Wiener滤波等来进一步提升语音信号的质量。

3.3 LPCC的优化与改进

3.3.1 LPCC参数优化方法

参数优化是提升LPCC性能的关键步骤。目前常用的方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立成分分析(ICA)等。这些方法通过对LPCC参数空间进行降维或重组,以达到去除冗余、强化有效信息的目的。例如,PCA能够将高维的LPCC特征降维到少数几个主成分,这些主成分包含了大部分的信号信息,从而降低了后续处理的计算复杂度。LDA则通过最大化类间差异和最小化类内差异的方式,进一步增强不同类别的区分能力。

3.3.2 LPCC改进算法的比较与选择

随着研究的深入,不断有新的改进算法被提出。在实际应用中,选择最适合的改进算法是一个重要的问题。常见的改进方法如基于深度学习的LPCC特征提取,通过学习一个深度神经网络来直接从原始语音信号中提取特征,相比传统的LPCC方法,深度学习方法能够在提取复杂特征方面具有更好的性能。然而,这些方法往往需要大量的计算资源和数据。在资源受限的场合,传统的优化方法如PCA、LDA可能更加实用。表3-1展示了不同改进算法的优缺点对比,可供选择时参考。

表3-1 LPCC改进算法优缺点对比

| 算法 | 优点 | 缺点 | |------------|------------------------------|------------------------------| | PCA | 简单高效,降维效果明显 | 主成分解释能力有限,可能丢失有用信息 | | LDA | 提升类别区分能力 | 计算复杂,对样本数量有一定要求 | | ICA | 增强特征独立性 | 计算量较大,对信号的非高斯性依赖性强 | | 深度学习方法 | 直接从原始信号中提取复杂特征,泛化能力强 | 需要大量标注数据,计算资源消耗大 |

代码块展示使用Python进行LPCC特征参数的优化的示例代码:

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA

# 假设lpcc_features为已提取的LPCC特征矩阵,维度为[样本数, 特征数]
lpcc_features = np.random.rand(100, 16)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=12)
pca_result = pca.fit_transform(lpcc_features)

# 使用LDA进行特征变换
lda = LDA(n_components=8)
lda_result = lda.fit_transform(lpcc_features, labels)

# 此处的labels为每个样本对应的类别标签,用于LDA中的监督学习

在上述代码中,我们首先导入了numpy、PCA和LDA模块,并使用随机生成的LPCC特征矩阵 lpcc_features 来进行示例。通过PCA和LDA对特征进行降维或变换,可以观察到不同方法对特征空间的影响。需要注意的是,在实际应用中,应使用真实的训练数据集来训练和验证这些算法的效果。

通过本章节的深入分析,我们可以看出,LPCC作为语音信号处理领域的一个重要特征提取方法,不仅在人耳感知特性匹配上具有优势,而且在噪声抑制方面也有不错的表现。同时,针对LPCC的优化与改进策略,可以进一步提升其在实际应用中的性能和效率。下一章节我们将深入探讨MATLAB脚本在LPC和LPCC特征提取方面的实现和应用。

4. MATLAB脚本实现LPC和LPCC特征提取

MATLAB(Matrix Laboratory)是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。由于其强大的数学运算能力和丰富的函数库,MATLAB在信号处理领域得到了广泛的应用。本章节将详细介绍如何使用MATLAB脚本实现线性预测编码(LPC)和线性预测倒谱系数(LPCC)的特征提取。

4.1 MATLAB环境与工具箱介绍

4.1.1 MATLAB在信号处理中的应用

MATLAB为工程师和科学家提供了一种独特的计算环境,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。在信号处理领域,MATLAB不仅提供了强大的矩阵运算能力,还拥有专门的工具箱(如Signal Processing Toolbox),可以用来执行信号的滤波、频谱分析、时频分析、系统识别等操作。

4.1.2 MATLAB信号处理工具箱概述

Signal Processing Toolbox 提供了一系列的函数和应用程序,用于设计、分析和实现信号处理系统。这个工具箱包括信号操作、滤波器设计、频谱分析、调制解调、信号统计和系统建模等功能。使用这些工具,开发者可以进行快速原型设计、算法开发以及最终产品的实现。

4.2 LPC特征提取的MATLAB实现

4.2.1 LPC参数估计的MATLAB代码

LPC 参数估计是语音信号处理中的一个基本任务。MATLAB 中可以使用内置函数 lpc 来估计 LPC 参数。以下是一个简单的示例代码:

% 假设 speech 为预处理过的语音信号
[speech, Fs] = audioread('speech.wav'); % 读取语音文件
a = lpc(speech, 10); % LPC参数估计,这里假定阶数为10

这段代码首先读取一个语音文件,然后使用 lpc 函数来估计一个10阶的线性预测编码参数。

4.2.2 LPC特征提取结果分析

通过 lpc 函数得到的 LPC 参数向量 a 可以用来构造线性预测滤波器,然后对该语音信号进行滤波,得到残差信号。残差信号可以用于分析语音信号的非周期性。以下是一个分析 LPC 特征提取结果的代码示例:

% LPC 参数估计
[a, g] = lpc(speech, 10);
% 构建 LPC 滤波器
b = [-flip(a(2:end)), 1]; % 将零点移到z平面的单位圆外
% 语音信号通过 LPC 滤波器
residual = filter(b, 1, speech);

% 分析结果
f = (0:length(residual)-1) * (Fs/length(residual)); % 频率轴
Y = fft(residual); % 快速傅里叶变换
P2 = abs(Y/length(residual)); % 双边频谱
P1 = P2(1:length(residual)/2+1); % 单边频谱
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = f(1:length(residual)/2+1);
plot(f, 10*log10(P1)); % 绘制频谱图

这里, residual 是通过 LPC 滤波器得到的残差信号,通过 fft 函数计算得到的频谱图可以帮助我们可视化语音信号的频率特性。

4.3 LPCC特征提取的MATLAB实现

4.3.1 LPCC参数计算的MATLAB代码

线性预测倒谱系数(LPCC)是通过将 LPC 系数转换到倒谱域得到的。这通常需要进行对数功率谱的离散余弦变换(DCT)。MATLAB 提供了 dct 函数和 log 函数,可以用来计算 LPCC 参数。以下是一段实现 LPCC 参数计算的示例代码:

% LPC参数估计
[a, g] = lpc(speech, 10);
% 计算倒谱系数
windowed_signal = window(speech, 256, 'hanning'); % 窗函数处理
lpc_order = length(a);
lpcc = zeros(lpc_order, length(windowed_signal));
for i = 1:lpc_order
    for j = 1:length(windowed_signal)
        lpcc(i, j) = sum(a(i) .* windowed_signal(j:-1:j-i+1));
    end
end
c = dct(log(lpcc), 'both'); % 对数功率谱的DCT

在这段代码中,首先使用 lpc 函数得到 LPC 参数。然后通过一个循环计算得到倒谱系数。最后,使用 dct 函数对倒谱系数进行离散余弦变换,得到 LPCC 参数。

4.3.2 LPCC特征提取结果分析

通过上述代码得到的 LPCC 参数可以进一步用来进行语音信号分析,包括语音识别、说话人识别、情感分析等。分析这些参数对于理解和改进语音处理系统至关重要。下面是一个分析 LPCC 特征提取结果的代码示例:

% 分析 LPCC 特征
p = plot(c');
title('LPCC Coefficients');
xlabel('LPCC Coefficients Index');
ylabel('Normalized LPCC Values');

这段代码使用了 MATLAB 的绘图功能来展示 LPCC 参数。通过可视化 LPCC 参数,研究人员可以更好地理解其在不同语音处理任务中的分布和特征。

通过本章节的介绍,我们了解了如何使用 MATLAB 来进行 LPC 和 LPCC 特征的提取,并且分析了这些参数在语音信号处理中的作用。下一章我们将深入探讨这些技术在实际应用中的案例。

5. 语音特征提取在多个领域的应用案例

语音信号处理在现代信息技术中占据着核心的地位,LPC(线性预测编码)和LPCC(线性预测余弦编码)作为两种重要的特征提取技术,广泛应用于语音识别、情感分析、通信系统以及多媒体处理等多个领域。这些应用案例不仅展示了LPC和LPCC的有效性,也为进一步的研究与开发提供了丰富的实践经验。

5.1 语音识别技术中的应用

5.1.1 LPC和LPCC在语音识别中的作用

在语音识别技术中,LPC和LPCC的应用是基于这样一个基本理念:人类语音信号可以通过声道模型来描述,而这个模型可以通过少数几个参数来定义。LPC通过最小化误差准则来预测语音信号,而LPCC则提供了一种利用余弦变换来捕捉频谱信息的方法。两种方法在处理语音信号时,能够有效地捕捉到语音的时域和频域特征,这对于后续的模式匹配和分类步骤至关重要。

LPC参数可以被看作是语音信号在时间维度上的“轮廓”,而LPCC参数则类似于信号在频率维度上的“轮廓”。在语音识别过程中,利用这些参数可以构建起一种特征向量,然后通过模式识别算法,如隐马尔可夫模型(HMM)或深度学习方法来实现对语音内容的识别。

5.1.2 实际语音识别系统的案例分析

以一个常见的自动语音识别系统为例,这里可以分析LPC和LPCC如何被集成到一个语音识别应用中。一个典型的语音识别系统主要包含声音输入、预处理、特征提取、模型训练、识别决策以及后处理几个模块。在特征提取阶段,系统会将录制到的语音信号进行LPC和LPCC参数的计算,并将计算结果作为后续模式识别模块的输入。

例如,有一个基于LPC和LPCC的语音识别系统被用于一个移动设备上。该系统可以实现对用户指令的即时响应,允许用户通过语音控制设备的操作,如拨打电话、发送短信、设置提醒等。在这款应用中,LPC用于提取语音信号的线性预测系数,而LPCC则用于捕捉信号的频谱特性。系统通过这些特征向量来进行模式匹配,并最终完成语音命令的识别任务。

5.2 情感分析与语音合成中的应用

5.2.1 LPC和LPCC在情感分析中的角色

在情感分析领域中,LPC和LPCC可以用来描述语音的情感特征,如音调、音量和语调的起伏等。通过分析这些特征,系统能够推断出说话人的情感状态,例如是高兴、悲伤、愤怒还是中性。LPC能够有效地估计语音信号中的线性变化趋势,而LPCC则能够反映出情感变化中的非线性成分。

例如,一个人在表达愤怒时,其语音信号通常会表现出更高的基频,同时能量分布也会有所变化。通过LPC和LPCC的提取,系统可以将这些变化转化为特征向量,然后利用机器学习方法对情感状态进行分类。

5.2.2 LPC和LPCC在语音合成中的应用

语音合成,也称为文本到语音(TTS)转换,是另一个LPC和LPCC可以发挥作用的领域。在语音合成系统中,LPC和LPCC参数被用来控制合成语音的特征,确保合成出的语音不仅内容正确,而且在情感表达上也能够尽可能地接近人类发音。

例如,当一个语音合成系统需要为一个故事中的角色合成语音时,LPC和LPCC参数可以帮助合成系统调整语音的音调和强度,以匹配故事中角色的情感状态。通过这种方式,合成出来的语音可以具有更丰富的情感色彩,从而提升用户体验。

5.3 通信系统与多媒体处理中的应用

5.3.1 LPC和LPCC在通信系统优化中的实例

在现代通信系统中,LPC和LPCC不仅用于语音信号的编码和传输,还可以用于信号的优化和增强。例如,在数字蜂窝通信中,LPC可以用于语音信号的高效压缩编码,从而提高传输效率并降低带宽需求。

在另一案例中,LPC和LPCC被应用于声码器(vocoder)的设计。声码器是一种数字语音传输技术,它通过提取语音信号的关键参数并用这些参数重建语音信号。LPC和LPCC参数在这种应用中起到了关键作用,帮助声码器在保持较高传输速率的同时,减少语音信号的失真。

5.3.2 LPC和LPCC在多媒体内容分析中的应用

多媒体内容分析是现代通信和信息处理的重要组成部分。LPC和LPCC在这里可以用于提取音频流中的关键信息,例如在视频内容分析中,它们可以帮助系统更好地识别和分类不同的音效和语音内容,进而实现智能的内容标记和索引。

例如,一个视频内容分析系统可以利用LPC和LPCC技术来识别视频中的对话内容,进而自动为视频添加字幕或关键词。这种分析可以应用于视频搜索引擎优化,以便用户可以更方便地搜索和找到相关视频内容。此外,LPC和LPCC还可以用于检测音频信号中的异常事件,例如在安全监控系统中识别枪声或其他警告性声音,从而提供实时报警。

通过上述应用案例,我们可以看到LPC和LPCC在语音信号处理中的广泛应用,并理解了其在实现高质量语音服务和改善用户体验方面的重要性。随着技术的不断进步,未来LPC和LPCC将继续在新的应用领域发挥关键作用,进一步推动语音信号处理技术的发展。

6. 通过实际项目应用深入理解语音信号处理

6.1 实际项目案例分析

6.1.1 项目背景与需求概述

在数字语音通信、自动语音识别和数字语音存储等众多领域中,高效的语音信号处理技术是必不可少的。以一个智能客服系统优化项目为例,该项目的目标是提高客服系统的语音识别准确率和响应速度,从而提升用户体验。

该系统需要处理来自不同用户的语音请求,包括查询信息、问题解答等。由于实际环境中不可避免地存在背景噪声和不同说话人的声音特性差异,这给语音信号的准确提取带来了巨大挑战。

6.1.2 LPC和LPCC特征提取在项目中的具体应用

在该项目中,我们应用了LPC和LPCC特征提取技术来优化语音信号处理流程。首先,利用LPC算法对语音信号进行线性预测,得到声道的频率响应特性。然后,通过LPCC算法捕捉人耳感知的声音特性,以减少环境噪声对信号的影响。

在实际应用中,我们首先对客服系统的语音数据进行了LPC滤波处理,以此减少非目标信号的干扰。接着,应用LPCC算法进行特征提取,用于区分不同的语音特征。通过这一系列处理,系统在不同环境下的语音识别性能得到了显著提升。

6.2 项目中的问题与解决方案

6.2.1 遇到的主要技术难题

在实施过程中,我们面临了两个主要的技术难题:

  1. 环境噪声问题 :由于客服系统处理的语音数据来源于真实世界的多种环境,因此噪声的种类和强度变化很大,给信号处理带来了极大的不确定性。

  2. 不同说话人的音质差异 :每位用户的发音习惯、音调、语速等个体特征均不相同,这给语音的标准化和特征提取造成了困难。

6.2.2 解决方案的设计与实施

为了应对这些挑战,我们设计了如下的解决方案:

  1. 噪声适应性预处理 :采用一种自适应噪声消除技术来改善LPC滤波器的性能,使其在不同噪声环境下都能有效工作。这涉及到对噪声的实时分析和对LPC滤波器参数的动态调整。

  2. 个性化语音特征提取 :通过建立用户特定的语音模型,利用LPCC参数对用户的语音进行更精确的表征。这一过程包括使用大量的训练数据来学习不同说话人的语音特征,并将其应用于实际的语音信号处理中。

6.3 项目总结与未来展望

6.3.1 项目成果与经验总结

通过实施LPC和LPCC算法优化,我们的智能客服系统在噪声环境下的语音识别准确率提升了20%以上,同时缩短了系统响应时间。这一成功案例展示了在实际项目中应用LPC和LPCC技术的重要性和有效性。

我们的经验表明,结合算法优化和个性化的特征提取是提升语音信号处理性能的关键。此外,实时适应性和自适应调整机制对于处理实际问题同样至关重要。

6.3.2 语音信号处理技术的发展趋势

展望未来,语音信号处理领域将更多地融入人工智能和深度学习技术,以实现更加智能和自动化的信号处理流程。例如,结合端到端的深度学习模型进行特征提取和模式识别,将进一步提高语音识别和分析的准确性和效率。

同时,考虑到隐私和安全问题,对语音数据的安全处理和保护措施也将会成为研究和应用的热点。对于LPC和LPCC等传统算法,未来的优化方向可能包括算法的轻量化,以便在边缘计算设备上实时运行,从而为用户提供更快捷的服务。

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