线性预测分析LPC
【国家自然科学基金】_线性预测编码_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
科研热词 语音学 共振峰 高光谱图像 量化 超声空化 语音信号 自相关函数 自然场景统计模型 能量补偿 网络编码 细粒棘球蚴 线性预测编码技术 线性预测编码 生物信息学 测听法,言语 汉语声调 时频分析 无损压缩 无参考图像质量评价 整数变换 数据块时延 平均幅度差函数 帧内预测 小波变换 多波段预测 多尺度预测 声调识别 声发射 基频 基音周期 听觉丧失,感音神经性 分布式信源编码 信道利用率 h.264/avc egzw-5
53 54 55 56 57 58 59 60 61
丢包隐藏 z-scale qsar logistic映射 h.264标准 gauss混合模型(gmm) g.729a cdna acelp
1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 科研热词 语音编码 预测 线性预测编码 矢量量化 小波变换 压缩感知 分模式量化 低速率 高光谱图像 隐马尔可夫模型 运动估计 过渡帧 边信息 语音分析 计算复杂度 视频编码控制 脉冲替换 美尔卷曲 结构 线性预测 线性规划 码本共享 目标提取 率失真优化 混和激励线性预测编码 混合激励线性预测 比特分配 欧猥迭宫绦虫 智能交通 搜索准确度 感知线性预测 多级译码 多假设运动补偿预测 图像序列 图像压缩 固定码本 噪声模型 包络检测器 功能 分布式视频编码 全搜索 倒谱分析 倒谱 低密度奇偶校验码 优化问题 优化 乳酸脱氢酶 不等差错保护 u/v判决 r-d模型 mad模型 lagrange优化技术 推荐指数 3 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
flac编码原理
FLAC编码原理解析1. 引言FLAC（Free Lossless Audio Codec）是一种无损音频编码格式，它可以将音频文件压缩到较小的尺寸，而不会损失音频质量。
本文将详细解释FLAC编码的基本原理，包括压缩算法、预测算法和编码过程。
2. 压缩算法FLAC使用了一种基于线性预测的压缩算法，该算法能够通过对音频信号进行预测来减少冗余信息。
具体而言，FLAC将音频信号分为多个小区块，对每个小区块进行独立的压缩。
2.1 线性预测在每个小区块中，FLAC使用线性预测来估计当前采样点的值。
线性预测通过对之前的采样点进行加权求和来预测当前采样点的值。
加权系数由FLAC编码器根据音频信号的特性进行选择。
2.2 残差编码线性预测只能对音频信号的低频成分进行较好的预测，对于高频成分则预测效果较差。
因此，FLAC使用残差编码来表示预测误差，即当前采样点的真实值与预测值之间的差异。
FLAC使用了一种叫做RICE编码的方法来对残差进行编码。
RICE编码将残差值分为两部分：符号部分和幅度部分。
符号部分表示残差值的正负，幅度部分表示残差值的大小。
在RICE编码中，幅度部分使用了变长编码，即较小的幅度值使用较短的编码表示，较大的幅度值使用较长的编码表示。
这样可以更好地压缩残差信息。
3. 预测算法FLAC使用了一种称为自适应混合预测（Adaptive Hybrid Prediction）的预测算法。
该算法根据音频信号的特性选择合适的预测器进行预测。
3.1 短期预测短期预测器使用之前的采样点来预测当前采样点的值。
FLAC使用了线性预测器和FIR（Finite Impulse Response）预测器来进行短期预测。
线性预测器通过对之前的采样点进行加权求和来预测当前采样点的值。
加权系数由FLAC编码器根据音频信号的特性进行选择。
FIR预测器使用了一个滤波器来对之前的采样点进行加权求和。
滤波器的系数由FLAC编码器根据音频信号的特性进行选择。
基于LPC倒谱参数和支持向量机技术的说话人识别系统
基于LPC倒谱参数和支持向量机技术的说话人识别系统
但志平;王以治;黄艳;李保华
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2004(000)003
【摘要】采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时针对支持向量机技术对模式识别中的非线性、高维数的样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力,设计了一个支持向量机分类器来进行说话人识别.试验结果验证了该系统有很高的识别率和较强的鲁棒性.
【总页数】4页(P39-41，44)
【作者】但志平;王以治;黄艳;李保华
【作者单位】华中科技大学,数学系,湖北,武汉,430074;华中科技大学,数学系,湖北,武汉,430074;华中科技大学,数学系,湖北,武汉,430074;华中科技大学,数学系,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.基于LPC倒谱的语音特征参数提取 [J], 唐晓进
2.说话人识别技术中Mel倒谱参数改进算法的C程序实现 [J], 叶蕾;方鹏
3.LPC及F0参数组合基于GMM电话语音说话人识别 [J], 伊·达瓦;吾守尔·斯拉木;匂坂芳典
4.基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统 [J], 但志平;胡刚;刘勇
5.一种基于改进的LPC参数倒谱分析的说话人识别方法 [J], 王婧;朱黎
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复杂背景下声纹识别系统的研究方法综述
复杂背景下声纹识别系统的研究方法综述作者：房安栋刘军万来源：《电子世界》2013年第02期【摘要】声纹识别是生物特征识别领域的一个重要分支。
它采用语言数据自动地鉴定测试者身份。
本文研究复杂背景下的声纹识别系统的设计与实现，首先，利用正交小波滤波器组来对信号进行预滤波，对语言信号的每个频率段进行细粒度去噪，提取出各频段小波系数，重构出语音信号；其次，在特征提取阶段，利用倒谱法计算出基音周期参数，通过Mel滤波器组将小波系数转换成Mel倒谱系数（MFCC），将得出的两种参数组成一个特征矢量作为声纹特征；最后声纹识别阶段，每一个说话人都由一个GMM表示，计算出特征矢量序列的每个似然函数，找到其中最大的说话人模型，即判定为说话人。
【关键词】声纹识别；小波滤波器组；基音周期；Mel倒谱系数；高斯混合模型1.引言说话人声纹识别可以看作是语音识别的一种。
它和语音识别一样，都是通过对所收到的语音信号进行处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此作出判断。
而区别在于它并不注意语言信号中的语义内容，而是希望从语音信号中提取出人的特征。
从这点上说，说话人声纹识别是企求挖掘出包含在语音信号中的个性因数，而语音识别是企求从不同人的词语信号中寻找相同因素。
在处理方法上，说话人声纹识别力图强调不同人之间的差别，而语音识别则力图对不同人说话的差别加以归一化。
世界范围内，声纹识别技术正广泛应用于诸多领域。
截止到去年年初，声纹识别产品的市场占有率为15.8%，仅次于指纹识别和掌形识别。
现有文献中用于说话人识别的特征许多是建立在短时频谱基础上。
它们主要有Mel频率倒谱系数（MFCC），LPC倒谱系数，差值倒谱等。
在声纹识别技术中，目前研究最多的方法有：模板匹配法、概率模型法和人工神经网络法。
Soong等人将矢量量化技术用于与文本无关的说话人是被系统。
Rosenberg等人利用子词单元构成的隐马尔科夫模型（HMM），建立了一个说话人确认系统。
毕业设计(论文)-GSM移动通信系统的语音编码技术研究
GSM移动通信系统的语音编码技术研究Speech Coding Techniques of GSM Mobile CommunicationSystem目录内容摘要 (I)Abstract............................................................................................................................... I I 第一章引言 .. (1)第二章GSM移动通信系统 (2)§2.1 GSM移动通信系统简介 (2)§2.2 GSM移动通信系统的总体结构 (2)§2.2.1 移动台（Mobile Station） (2)§2.2.2 基站子系统BSS(Base Station Sub-system) (2)§2.2.3 网络子系统NSS（Network Sub-system） (2)§2.2.4 操作支持子系统OSS(Operations Sub-system) (3)第三章GSM系统的语音编码简介 (4)第四章语音编码的发展现状 (5)第五章语音编码质量的评定 (7)§5.1 客观评定方法 (7)§5.2 主观评定方法 (7)§6.1 语音编码技术的分类 (8)§6.1.1 波形编码 (8)§6.1.2 声码器 (9)§6.1.3 混合编码 (10)§6.2 分析GSM系统中的语音编码技术—多脉冲激励LPC (10)§6.2.1 多脉冲激励LPC编码器的组成 (11)§6.2.2 编码过程 (11)§6.2.3 多脉冲激励LPC译码器的组成 (11)第七章语音编码芯片 (12)第八章语音编码技术进展 (13)结束语 (14)参考文献 (15)致谢 (16)内容摘要由于GSM系统的技术成熟、管理灵活、完善的技术规范，在欧洲取得很大的成功之后，在世界上许多国家更是得到广泛的应用，已成为陆地公用移动通信系统的主要系统。
语音编解码 标准
语音编解码标准的知识G.711类型：Audio制定者：ITU-T所需频宽：64Kbps特性：算法复杂度小，音质一般优点：算法复杂度低，压缩比小（CD音质>400kbps），编解码延时最短（相对其它技术）缺点：占用的带宽较高应用领域：voip版税方式：Free备注：70年代CCITT公布的G.711 64kb/s脉冲编码调制PCM。
G.721类型：Audio制定者：ITU-T所需频宽：32Kbps特性：相对于PCMA和PCMU，其压缩比较高，可以提供2：1的压缩比。
优点：压缩比大缺点：声音质量一般应用领域：voip版税方式：Free备注：子带ADPCM（SB-ADPCM）技术。
G.721标准是一个代码转换系统。
它使用ADPCM转换技术，实现64 kb/s A律或μ律PCM速率和32 kb/s速率之间的相互转换。
G.722类型：Audio制定者：ITU-T所需频宽：64Kbps特性：G722能提供高保真的语音质量优点：音质好缺点：带宽要求高应用领域：voip版税方式：Free备注：子带ADPCM（SB-ADPCM）技术G.723(低码率语音编码算法)类型：Audio制定者：ITU-T所需频宽：5.3Kbps/6.3Kbps特性：语音质量接近良，带宽要求低，高效实现，便于多路扩展，可利用C5402片内16kRAM 实现53coder。
达到ITU-TG723要求的语音质量，性能稳定。
可用于IP电话语音信源编码或高效语音压缩存储。
优点：码率低，带宽要求较小。
并达到ITU-TG723要求的语音质量，性能稳定。
缺点：声音质量一般应用领域：voip版税方式：Free备注：G.723语音编码器是一种用于多媒体通信，编码速率为5.3kbits/s和6.3kbit/s的双码率编码方案。
G.723标准是国际电信联盟（ITU）制定的多媒体通信标准中的一个组成部分，可以应用于IP电话等系统中。
其中，5.3kbits/s码率编码器采用多脉冲最大似然量化技术（MP－MLQ），6.3kbits/s码率编码器采用代数码激励线性预测技术。
共振峰估计的基本原理
共振峰估计的基本原理共振峰估计是一种通过分析信号的频谱特征来估计信号的基频的方法。
在语音信号处理中，共振峰估计可以用来提取人声的谐振峰，并进一步用于语音特征分析、语音识别等任务。
本文将首先介绍共振峰的定义和特征，然后详细阐述共振峰估计的基本原理。
共振峰是指频谱中的明显峰值区域，它们代表了声音信号中声道形状的谐振频率。
在语音信号中，共振峰的频率范围通常集中在100Hz到8000Hz之间。
这些共振峰对于人类语音产生的声道产生了显著的影响，它们的变化反映了不同发音的声音特征。
因此，通过分析共振峰可以推测出人们的语音特征和说话方式。
共振峰估计的基本原理是通过对信号频谱进行分析来确定共振峰的位置和强度。
频谱分析是将时域信号转换到频域的过程，它描述了信号在不同频率上的能量分布。
在语音信号处理中，经典的频谱分析方法是进行傅里叶变换，将信号从时域表示转换到频域表示。
通过对频谱进行进一步处理，可以得到信号的谱包络，即信号在不同频率上的振幅分布。
在共振峰估计中，一种常用的分析方法是线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）。
LPC是一种通过对信号进行自回归建模来估计共振峰的方法。
它假设信号是由前几个采样点的线性组合得到的，并通过最小化预测误差来确定模型参数。
LPC可以用来估计信号的自回归系数和激励参数，从而得到信号的频谱估计。
在LPC中，信号的频谱估计通过预测多项式来实现。
预测多项式可以用来模拟信号的自回归关系，即通过线性组合得到后续采样点的值。
预测多项式的阶数决定了模型的复杂度，通常会选择一个合适的阶数来平衡模型的准确性和计算效率。
通过LPC方法估计的频谱包络可以通过求解预测多项式的根来获得。
预测多项式的根被称为声道极点，它们代表了信号声道的共振峰的位置。
声道极点的位置可以通过求解预测多项式的特征根来实现，一般使用Levinson-Durbin算法来求解。
在LPC估计共振峰的过程中，通常会限制只提取主要的共振峰，并去除一些次要的峰值。
VB基于Speech SDK的语音信号识别
课程设计（说明书）基于Speech SDK的语音信号识别班级 / 学号 *学生姓名 *指导教师 *课程设计任务书课程名称综合课程设计院（系）电*院专业电*程班级* 学号* 姓名*课程设计题目基于Speech SDK的语音信号识别课程设计时间: 20* 日课程设计的内容及要求：一、设计说明语音识别研究在国内外已经有了很多年的发展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速发展，语音识别的应用已经离我们越来越近。
语音识别作为一种重要的信息识别方式在金融、人机交互、电信等领域有着极大的应用空间。
课程设计基本要求①学会Speech SDK 的使用，掌握其语音识别工具包的设计方法。
②掌握在Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握语音信号识别的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握语音信号识别经典算法。
⑤学会用Speech SDK对信号进行识别。
三、实验要求1．根据设计要求制定方案；2．进行语音测试数据的分析。
四、推荐参考资料[1] 李禹才, 左友东, 郑秀清等. 基于Speech SDK 的语音控制应用程序的设计与实现[J].计算机应用, 2004[2]易克初，田斌，付强编著 .语音信号处理 .北京:国防工业出版社,2000[3]胡航编著.语音信号处理.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社， 2000[4]蔡莲红，黄德智，蔡锐．现代语音技术基础与应用[M]．清华大学出版社，2003．五、按照要求撰写课程设计报告指导教师2011 年12 月19 日负责教师年月日学生签字2011 年12 月19 日成绩评定表目录一、概述 (5)1. 分类 (5)2. 语音信号处理 (5)3. Microsoft Speech SDK简介 (7)二、方案论证 (8)三、程序设计 (10)1. 窗口载入及初始化子程序 (10)2. 语音命令子程序 (11)3. 听写子程序 (11)4. 朗读子程序 (12)5. 预处理及语法规则 (13)四、性能测试 (14)1．程序界面载入测试 (14)2．孤立词识别测试 (14)3．听写模式测试 (16)五、结论 (16)六、课设体会及合理化建议 (17)附录 I 源程序 (18)附录Ⅱ语法规则 (21)一、概述语音识别研究在国内外已经有了很多年的发展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速发展，语音识别的应用已经离我们越来越近。
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语音信号的线性预测分析概述
参数模型法是现代谱估计的主要内容,经常采用的模型有3个
1.自回归模型是一个全极点模型AR
2。
移动平均模型是一个全零点模型MA
3.自回归—移动平均模型是一个既有零点，又有极点的模型。
ARMA
AR模型反应频谱中的峰值，MA模型反应频谱中的谷值，ARMA模型反映两者。
AR模型可以与基于级联无损声管的语音产生模型相联系，因此在语音处理中他是被广泛采用的模型；而与其相关的线性预测分析也是语音信号中普遍采用的核心技术之一。
对语音信号进行线性预测分析的基本思想是：一个语音的采样能够用过去若干个语音采样的线性组合来逼近。
通过使线性预测到的采样在最小均方误差意义上逼近实际语音采样,可以求取一组唯一的预测系数。
这里的预测系数就是线性组合中所用的加权系数。
这种线性预测分析技术最早用于语音编码中，因此也常被简称为LPC。
线性预测的基本原理
根据参数模型功率谱估计的思想，语音信号可以看做使用一个输入序列激励一个全极点的系统模型而产生的输出。
最小均方误差准则
线性预测系数或LPC系数
预测残差能量
浊音情况下，激励可以看做是准周期的脉冲串；在清音情况下，可以看做是高斯白噪声。
考虑模型阶数的选择,通过预加重对高频部分的提升。
由于声门脉冲形状和口唇辐射的影响,语音信号的频谱在总趋势上会有高频衰落的现象，大约每倍程下降
6DB。
抵消这一影响，通常在做LPC分析之前采用一个非常简单的一阶FIR滤波器进行预加重，进行高频提升。
线性预测分析是在短时平稳这一现实的假定基础上进行的，即一段语音信号是各态历经的平稳随机过程。
线性预测分析被普遍应用到语音处理的各个方面。
大量的实践证明：LPC参数是反映语音信号特征的良好参数.
线性预测方程组的解法
线性预测系数为变量的线性方程组。
有两种经典的解法：自相关法和协方差法，还可以避开自相关和协方差计算，直接由样本递推的线性预测解法：格型法。
自相关法：定义n的求和范围的一种较直接的方法是，认为语音段外的数据全为零，只计算范围n以内的语音数据。
相当于先将语音加窗，在进行处理。
存在误差，为了减少误差的影响,在LPC中一般不采用突变的矩形窗，采用两端平滑过渡特性的窗函数。
如汉明窗。
求解Yule-Walker方程，其系数矩阵，即自相关矩阵是一个p阶对称矩阵，称为托布利兹矩阵。
可以特殊的递推算法来求解.指导思想为：第i阶方程组的解可以用第i—1阶方程组的解来表示,以此类推。
只需解出一阶方程组的解,可以递推求出任意阶方程组的解。
递推算法有莱文逊杜宾递推算法和舒尔递推算法。
协方差法:修正自相关函数，不需要加窗处理。
系数矩阵不再是托布利兹矩阵。
线性方程组解法是乔利斯基分解法，基本思想是将系数矩阵采用消元法化成主对角元素为1的上三角矩阵,然后对各变量逐个递推求解。
格型法:前面方法分两步:先计算自相关矩阵,再解一组线性方程组.格型法引入正向预测和反向预测的概念，是运用均方误差最小逼近准则更加灵活。
正向预测误差就是通常意义上的线性预测误差，它是用i个过去的样本值来预测下一个的误差。
反向预测误差可以看做是用时间上延迟时刻的样本值，来预测前面一个的误差.建立格型分析滤波器和格型合成滤波器.
p阶滤波器可以由p节斜格构成,尤其是合成滤波器的结构直接与声道的级联声管模型相对应。
在省管模型中,声道被模拟成一系列长度和截面积不等的无损声管的级联，这里，可以认为每一个格型网络就相当于一小段管段.滤波器结构中的关键的参数是反射系数，他反映了第i节格型网络处的反射，与声波在各声管段边界处的反射量相对应。
格型法的求解：依据最小误差准则，求出各反射系数。
进一步计算出LPC系数，由于在个性滤波器中有正向预测误差和反向预测误差两种误差数据,因而在求解反射系数时可以依照几种不同的最优准则来进行。
正向格型法：使格型滤波器的第i节正向均方误差最小。
反向格型法：使格型滤波器的第i节反向均方误差最小.稳定性不能保证.
几何平均格型法：保证稳定性。
PARCOR系数即部分相关系数.
伯格发:使格型滤波器第i节正向和反向均方误差之和最小。
保证系统稳定。
几种求解线性预测方法比较
自相关必须对语音信号进行加窗处理，规定信号的长度范围，假定窗外的语音样本值为零，所以自相关法误差较大，精度较差。
理论上,其能保证系统的稳定性实际不行。
如果对语音信号预加重，使得它的谱尽可能平滑，则可以保证有限字长的影响减至最小程度。
协方差法不需要加窗,参数估值比自相关法精确，同时也优于格型法的精度，但其不稳定，可以用判根和最小相位化的方法来纠正极点位置。
计算量也大。
自相关法适用于平稳信号，协方差法适用于非平稳信号.
格型法无需加窗,也不需要计算自相关矩阵，直接通过语音样本递推得到预测器系数。
精度很高,稳定性也有保证，很好的线性预测算法。
运算量大,有人在格型法基础上改进，提出协方差格型法，将计算量恢复到自相关法的水平上。
格型法是一种很有生命力的线性预测算法。
线性预测的集中推演参数
线性预测分析法求得的是一个全极点模型的传递函数，在语音产生模型中,这一全极点模型与声道滤波器的假定相符合，形式上是一递归滤波器.递归滤波器有多重实现结构,直接法，链接法，格型法，相应的有多种不同的滤波器参数。
他们所实现的滤波器是等价的。
有7种推演系数，还有一种线谱对的参数。
归一化自相关函数
反射系数
声道可以被模拟成一系列长度和截面积不等的无损声管的级联，反射系数反映了声波在各声管段边界处的反射量。
反射系数在低速率语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等许多领域中都是非常重要的特征参数。
预测器多项式的根
LPC分析是估计语音信号功率谱的一种有效方法。
通过求取预测器多项式的根，可以实现对共振峰的估计.
LPC倒谱
语音信号的倒谱可以通过对信号做傅里叶变换,取膜的对数，再求反傅里叶变换得到.LPC倒谱由于利用线性预测中声道系数函数的最小相位特性，避免了一般同态处理中求复对数的麻烦
全极点系统的冲击响应及其自相关函数
预测误差滤波器的冲激响应及其自相关函数
对数面积比系数
由反射系数直接推导出一组重要参数-——对数面积比系数g=In(Ai/Aj)；
Ai是多节无损声管中第i节的截面积.对数面积比系数g相对于谱的变化的灵敏度较平缓，特别适于量化.。