已知一个数组形式的LSF(filtered_lsf[i],长度为filtered_lsf_size),如何不使用第三方库的情况下用C++代码实现对LSF归一化离散傅里叶变换得到sfr曲线
时间: 2024-02-06 19:09:13 浏览: 29
LSF(Line Spectral Frequencies)是一种表示语音信号的方法,它是由线性预测分析(Linear Predictive Analysis,LPA)求得的。归一化离散傅里叶变换(Normalized Discrete Fourier Transform,NDFT)是一种将时域信号转换为频域信号的方法。在语音信号处理中,基于LSF的NDFT可以用来计算声道频率响应(Spectral Frequency Response,SFR)曲线,用于声学特征提取和语音识别。
下面是一个基于LSF的NDFT计算SFR曲线的C++代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <cmath>
#define PI 3.14159265358979323846
int main()
{
const int filtered_lsf_size = 10; // LSF长度
const double filtered_lsf[filtered_lsf_size] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0}; // LSF数组
const int sfr_size = 512; // SFR长度
double sfr[sfr_size]; // SFR数组
// 归一化LSF
double normalized_lsf[filtered_lsf_size];
for (int i = 0; i < filtered_lsf_size; i++) {
normalized_lsf[i] = filtered_lsf[i] * PI;
}
// NDFT计算SFR
for (int i = 0; i < sfr_size; i++) {
double omega = i * 2 * PI / sfr_size;
double re = 0.0, im = 0.0;
for (int j = 0; j < filtered_lsf_size; j++) {
re += cos(omega * normalized_lsf[j]);
im -= sin(omega * normalized_lsf[j]);
}
sfr[i] = sqrt(re * re + im * im);
}
// 输出SFR
for (int i = 0; i < sfr_size; i++) {
std::cout << sfr[i] << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上面的代码中,首先定义了LSF数组和长度,以及SFR数组和长度。为了归一化LSF,将其每个元素都乘以PI得到normalized_lsf数组。然后,对于每个频率点i,计算其对应的角频率omega,并通过循环计算NDFT中的实部和虚部。最后,将实部和虚部的平方和开方得到SFR曲线的幅度值。
需要注意的是,SFR曲线的长度应当与输入信号的长度相同,通常为512或1024。此外,由于NDFT计算复杂度较高,需要进行优化或使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法。