基于MATLAB的LPC分析_语音信号处理实验报告.doc

南京信息工程大学 实验（实习）报告 实验（实习）名称 基于MATLAB的LPC分析 实验（实习）日期 2013.5.2 得分 ___指导教师 院电子与信息工程专业电子信息工程年级 班次 姓名 学号 一、实验目的 线性预测分析是最有效的语音分析技术之一，在语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等语音处理领域中得到了广泛的应用。语音线性预测的基本思想是：一个语音信号的抽样值可以用过去若干个取样值的线性组合来逼近。通过使实际语音抽样值与线性预测抽样值的均方误差达到最小，可以确定唯一的一组线性预测系数。 采用线性预测分析不仅能够得到语音信号的预测波形，而且能够提供一个非常好的声道模型。如果将语音模型看作激励源通过一个线性时不变系统产生的输出，那么可以利用LP分析对声道参数进行估值，以少量低信息率的时变参数精确地描述语音波形及其频谱的性质。此外，LP分析还能够对共振峰、功率谱等语音参数进行精确估计，LP分析得到的参数可以作为语音识别的重要参数之一。 由于语音是一种短时平稳信号，因此只能利用一段语音来估计模型参数。此时有两种方案：一种是将长的语音序列加窗，然后对加窗语音进行LP分析，只要限定窗的长度就可以保证分析的短时性，这种方案称为自相关法；另一种方案不对语音加窗，而是在计算均方预测误差时限制其取和区间，这样可以导出LP分析的自协方差法。 本实验要求掌握LPC原理，会利用已学的知识，编写程序估计线性预测系数以及LPC的推演参数，并能利用所求的相关参数估计语音的端点、清浊音判断、基因周期、共振峰等。 二、实验原理 1 LP分析基本原理 LP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。 如果利用P个取样值来进行预测，则称为P阶线性预测。假设用过去P个取样值的加权之和来预测信号当前取样值，则预测信号为： (1) 其中加权系数用表示，称为预测系数，则预测误差为: (2) 要使预测最佳，则要使短时平均预测误差最小有： (3) (4) 令 (5) 最小的可表示成： (6) 显然，误差越接近于零，线性预测的准确度在均方误差最小的意义上为最佳，由此可以计算出预测系数。 通过LPC分析，由若干帧语音可以得到若干组LPC参数，每组参数形成一个描绘该帧语音特征的矢量，即LPC特征矢量。由LPC特征矢量可以进一步得到很多种派生特征矢量，例如线性预测倒谱系数、线谱对特征、部分相关系数、对数面积比等等。不同的特征矢量具有不同的特点，它们在语音编码和识别领域有着不同的应用价值。 2 自相关法 在最佳线性预测中，若用下式定义的时间平均最小均方准则代替(3)式的集合平均最小均方准则，即令 (7) 事实上就是短时自相关函数，因而 (8) （9） 根据平稳随机信号的自相关性质，可得 (10) 由(6)式，可得： (11) 综上所述，可以得到如下矩阵形式： (12) 值得注意的是，自相关法在计算预测误差时，数据段的两端都需要加P个零取样值，因而可造成谱估计失真。特别是在短数据段的情况下，这一现实更为严重。另外，当预测系数量化时，有可能造成实际系统的不稳定。