基于LPC的语音信号特征参数提取算法研究.docxVIP

第 ２9 卷 第 4 期２０15 年 8 月商洛学院学报Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｇｌｕｏ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙVol．２9 Ｎｏ．4 Aug. ２０15doi:10.13440/j.slxy.1674-0033.2015.04.007基于 LPC 的语音信号特征参数提取算法研究李亚文（商洛学院 电子信息与电气工程学院，陕西商洛 726000）摘 要：提出了一种基于 LPC 的 语 音 信 号 特 征 参 数 提 取 的 算 法 思 想 ，对 原 始 的 语 音 信 号 进行线性预测建模，估计预算模型参数，提取 LPC 系数，分析 LPC 倒谱并计算预测误差。 实 验结果表明，该算法 能 较 好 的 提 取 语 音 信 号 的 特 征 参 数 ，且 预 测 重 构 的 语 音 信 号 误 差 较 小 ， 易于建模的实现，为语音信号处理提供了一种特征参数提取的方法。关键词：LPC；系统函数；预测误差；倒谱系数中图分类号：TN912.3文献标识码：Ａ文章编号：1674-0033（2015）04-0025-04A LPC-based New Algorithm Research of Extracting Feature Parameters of Speech SignalLI Ya-wen（College of Electronic Information and Electrical Engineering, Shangluo University, Shangluo 726000, Shaanxi）Abstract: An algorithm idea of linear predictive coding in speech feature coefficients extraction is proposed, with linear prediction modeling with the original speech signal,estimation of budget model parameters, extraction of linear predictive coding coefficient, analysis of linear predictive coding cepstrum and calculating of the predictive error. The experiment result snows that the proposed algorithm is invisible and maneuverable to extract the feature parameters, and precision of the reconstruction speech signal with the less prediction error, a new method of extracting the feature parameters is proposed for speech signal processing.Key words:linear predictive coding; system function; prediction error; cepstrum coefficientLPC(linear predictive coding)又称线性预 测 编码， 随着计算技术和语音通信技术的不断发 展， 促使人们对语音信号处理技术的发展寄予 更高的期望， 而线性预测编码模型是低速高质 量语音编码最常用的一种方法。 LPC 技术起源 于 1966 年， 日本的电话电报公司的 S. Saito 和 F. Itakura 描述了一种自动音素识别的方法[1]，第 一次使用 了 针 对 语 音 编 码 的 最 大 似 然 估 计 实 现。70 年代中期，Potter 等提出了“visible speech” 的概念， 指出了语谱图对语音信号有很强的描述能 力 ， 在 语 音 编 码 中 可 以 分 析 其 语 音 帧 的 语 谱 图 ，1969 年 Itakura 与 Saito 提 出 了 partial correlation 的概念, May Glen Culler 建议进行短 时谱语音压缩；1976 年， 在美国声学协会年会 上，B. S. Atal 展示了第一个 LPC 语音编码器[2]， 会 议 还 通 过 ARPANET 在 Culler