线性预测及其Matlab实现 - CSDN文库

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线性预测及其线性预测及其Matlab实现实现

介绍线性预测编码(LPC)及其基本原理，由语音信号常用的全极点模型的传递函数推导出线性预测方程，然后简

要讲述了G.729中线性预测分析的基本原理。重点是使用Matlab实现G.729中LPC算法，首先阐述了加窗和自相

关函数计算，井附上了Matlab的程序说明以及加窗前后运行结果图.

曹华，李伟，谭艳梅

(广西机电职业技术学院广西南宁530007)

1线性预测的基本原理

在语音信号处理中最常用的模型是全极点模型。线性预测所包含的基本概念是，通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值

的平方和达到最小值，即进行最小均方误差的逼近，能够决定惟一的一组预测器系数。如果一个随机过程用一个p阶全极点系

统受白噪声激励产生的输出来模拟，设这个系统的传递函数为：

其中：p是预测器阶数；G是声道滤波器增益。由此，语音抽样s(n)和激励信号e(n)之间的关系可用下列差分方程来表示：

即语音样点间有相关性，可以用过去的样点值预测未来样点值。对于浊音，激励e(n)是以基音周期重复的单位冲激；对于清音

e(n)是平稳白噪声。

在模型参数估计过程中，把如下系统称为线性预测器：

式中：ai称为线性预测系数。从而，p阶线性预测器的系统函数具有如下形式：

在式(1)中的A(z)称作逆滤波器，基传输函数为：

而线性预测方程可以按如下方法得到：把某一帧内的短时平均预测误差定义为：

由此可计算出预测系数。

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