c语言实现线性预测编码
时间: 2023-10-16 16:10:07 浏览: 60
线性预测编码(LPC)是一种信号处理技术,可以将语音等信号进行编码压缩。以下是使用C语言实现LPC的基本步骤:
1. 采样并分帧:首先对输入信号进行采样,并将其分成若干个帧。
2. 求取自相关函数:对于每个帧,求取其自相关函数。
3. 求取LPC系数:通过使用Levinson-Durbin递推算法,求取LPC系数。
4. 量化:将LPC系数进行量化,以减小数据量。
5. 编码:使用编码器将量化后的LPC系数进行编码。
6. 存储:将压缩后的数据存储到文件或流中。
下面是一个简单的C语言函数,可以实现LPC编码:
```
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define ORDER 10 //LPC系数的阶数
#define FRAME_SIZE 160 //每个帧的大小
float r[ORDER+1]; //自相关函数
float a[ORDER+1]; //LPC系数
float k[ORDER]; //反射系数
float e; //误差能量
void lpc(float *frame) {
int i, j;
float alpha;
//计算自相关函数
for(i = 0; i <= ORDER; i++) {
r[i] = 0;
for(j = 0; j < FRAME_SIZE - i; j++) {
r[i] += frame[j] * frame[j+i];
}
}
//Levinson-Durbin递推算法求解LPC系数
a[0] = 1;
for(i = 1; i <= ORDER; i++) {
alpha = 0;
for(j = 0; j < i; j++) {
alpha -= a[j] * r[i-j];
}
k[i-1] = alpha / e;
a[i] = k[i-1];
for(j = 0; j < i-1; j++) {
a[j+1] = a[j+1] + k[i-1] * a[i-j-1];
}
e = (1 - k[i-1] * k[i-1]) * e;
}
}
int main() {
FILE *fp_in, *fp_out;
float frame[FRAME_SIZE];
int i;
fp_in = fopen("input.wav", "rb"); //打开输入文件
fp_out = fopen("output.lpc", "wb"); //打开输出文件
while(fread(frame, sizeof(float), FRAME_SIZE, fp_in) == FRAME_SIZE) {
lpc(frame); //求解LPC系数
fwrite(a, sizeof(float), ORDER+1, fp_out); //将LPC系数写入文件
}
fclose(fp_in);
fclose(fp_out);
return 0;
}
```
以上代码仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行修改和完善。