A very powerful method for speech analysis is based on linear predictive coding(LPC), also known as LPC analysis or auto-regressive (AR) modeling. Linearprediction analysis takes a crucial role in speech processing algorithms. The predictorcoefficients (the) are determined (computed) by minimizin语音技术oice techonology际信号与IPC预测信号[AR(7)]取样比较结果。通过谱包络线比较实际语音信号与预测信号可知,采用LPC(AR模型)进行语音信号频谱分析是切实有效的。图3语音帧的频谱式S肉程从信号中构造AR模型:当白噪声激励全极点滤波器产生的AR信号的统计特性与实际语音信号相匹配时,求解Yule- walker方程就能得出全极点滤波器的参80000.100.5020025030035040045050数。 MATLAB中的 ARYULE函数,可完成用 Levinsonf/kHz图5AR(7)信号的PSD估计Durbin算法求解Yule- walker方程。由求得的模型参数,得出AR模型的系统函数为H(z1-35010z+67856z-91435z+8.7643z60203x+28213x0.6799z盛-1015数据采样,采样点缓冲3000.050.100150200.250300350400450.50f/kHz分帧加窗图6AR(4)信号的FSD估计预加重处理(髙通滤波)0.06004LPC分析(求出系数)002IPC模型功率谱000-0.04图4LPC分析流程图0.060.08020406080100120140160180200根据估计得出的模型参数,利用采样点数图7实际信号与IPC预测信号取样比较R(e(12)1+∑ae5结语全极点AR(p)模型谱估计的性能改善程度,依赖计算分析过程中的PSD,计算时取σ=1,即服从(0,1)于模型匹配程度及模型阶数,采用AR模型进行频谱分布的高斯白噪声。根据上述分析,选择p=7,用AR(7)估计时,阶数p的选择特别关键,如果P太小,PSD的模型与数据拟合,同时考虑到计算量在p=5时的截断,结构会被平滑掉;p增大,分析计算量加大。如何恰当选用AR(4)拟合数据。图5和图6分别为AR(7)和选择阶数是LPC语音谱分析的关键。LPC法之所以成AR(4)信号的PSD估计。由图5和图6可知:AR(4)模为目前进行语音特征分析的最有效、最重要的方法之型的功率谱不能很好地区别双峰,由增加模型阶数实,原因在于验初步认为AR(7)模型与实际数据相匹配。图7为实(下赣第63页)电声2007年第31卷第6期哚声控制Noise cotrol最小的区域内,同时当误差传感器个数与次级板个数error LMs algorithm and its application to the active相同时,即可取得很好的控制效果。control of sound[J]. IEEE Trans. on Acoustics, Speechand Signal Processing,1987,35(10):1423-1434.4结语[5] SOMMERFELDT S D. Multi-channel adaptive control of笔者从理论上研究了有源声学结构中误差传感器structural vibration[J]. Noise Control Engineering Joumal的最优布放规律。结果表明:(1)误差传感器应布放在1991(37):77-89有源控制后测量面声压最小的区域内;(2)测量面声压] ELLIOTT S J, BOUCHER CC, NELSON P A.The最小的区域一般分布在次级结构的周围;(3)误差传感behavior of a multiple channel active control system []器的个数与次级结构的个数相等时,即可取得良好的IEEE Trans. on Signal Processing, 1992, 40(5): 1 041-1052有源控制效果。[7] ELGRICHI Y, ZEHEB E. Stability of multichannel sound文中有源声学结构中误差传感器最优布放规律的control system[C]// Proceedings of IEEE: Visual Imag理论研究,定量地给出了误差传感器的最优布放方式,Signal Processing. [S 1 J:IEEE Press, 1997, 144(1): 1-78]陈克安,尹雪飞.基于近场声压传感的结构声辐射有源指出了在有源声学结构中,不需要大量的误差传感器控制J声学学报,2005,30(1):63-68来获得误差信号,即可达到可接受的控制效果。这就使凹陈克安.自适应声学结构声压误差传感策略振动工实际的有源声学结构控制系统的通道数减少。进一步程学报,2004,17(3):301-305.为有源声学结构应用于在实际的结构声辐射问题中奠[1 O BAI M R, TSAO M. Estimation of sound power of baffled定了基础。planar sources using radiation matrices[]. Jourmal of the参考文献Acoustic Society of America., 2002, 112(3): 876-883]陈克安.有源噪声控制M北京:国防工业出版社,203301l雪飞,陈克安.有源声学结构:概念、实现及应用[2] FULLER C R, ELLIOTT S J, NELSON P A. Active control振动工程学报,2003,16(3):261-268of vibration[M]. San Diego: Academic Press, 1996[12]潘浩然.有源声学结构系统配置优化设计D]西安:西3]陈克安。自适应声学结构声压误差传感策略小振动工北工业大学,2006程学报,2004,17(3):301-305赉任编辑]史丽丽[收稿日期]2007-0209[4] ELLIOTT S J, STHOTHERS I M, NELSON P AA multipleAYAARARR-AAAA--ARAARAAVRA(上蒌52页)Hill, 2000(1)有效解决了短时平稳信号模型化问题,可把2]扬福生.随机信号分析M北京:清华大学出版社,1990语音信号看成是由全极点模型产生的;31吴兆熊.数字信号处理M]1版.北京:国防工业出版(2)能很好地逼近共振峰,提供谱估计社,1985(3)提供的语音信号模型参数(如基音、共振峰、阿张玲华,宝玉,杨震基于1PC分析的语音特征参数研究谱、声道面积函数等)简洁而准确,计算量较小,便于实及其在说话人识别中的应用[J南京邮电学院学报,时处理;2005,25(6):2-5.(4)可用于低数码率传输的环境;5]屈微,贺平.性预测分析在说话人特征提取中的应用研究J计算机工程与应用,2005,13:1002-8331(5)将LPC参数形成的模型参数储存起来,在语[61 ATAL B S, SCHROEDER M R. Linear prediction analy音识别中提高识别率和减少识别时间。sis of speech based on a all-pole representation[J]. Jour基于IPC分析的语音建模在压缩编码中极具研nal of the Acoustical Society of America, 1978, 64 (5)究价值,其在语音处理和识别等领域有着非常广阔的1310-1318.应用前景作者简介参考文献田玉静硕士研究生,研究方向为信息信号处理;[ MANOLAKIS D G, INGLE K, KOGON S M. Statistical姬光荣,博士生导师,教授。and adaptive signal processing M]. New York: McGraw[责任编辑]潘浩然[收稿日期]2007-03-04电产执2007年第31卷第6期基于LPC的语音谱分析旧WANFANG DATA文献链接作者:田玉静,姬光荣,左红伟, TIAN YU-jing, JI Guang-rong,ZU0Hong-wei作者单位:田玉静, TIAN YU-jing(中国海洋大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,26003;:青岛理工大学,山东,青岛,26033),姬光荣, JI Guang-rong(中国海洋大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266003),左红伟,ZU0Hong-wei(青岛理工大学,山东,青岛,266033)刊名电声技术sTc英文刊名:AUDIO ENGINEERING年,卷(期):2007,31(6)参考文献(6条)1. MANOLAKIS D G; INGLE V K; KOGON S M Statistical and adaptive signal processing 20002.扬福生随机信号分析19903.吴兆熊;黄振兴;黄顺吉数字信号处理19854张玲华;宝玉;杨震基于LPC分析的语音特征参数硏究及其在说话人识别中的应用[期刊论文]南京邮电学院学2005(06)5.屈微;贺平性预测分析在说话人特征提取中的应用研究[期刊论文]计算机工程与应用2005(13)6. ATAL B S: SCHROEDER M R Linear prediction analysis of speech based on a all-pole representation[bh文期刊]1978(05)本文读者也读过(9条1.纪友芳.刘桂斌. JI You-fang. LIU Gui-bin一种改进的线性预测语音编码技术及实现[期刊论文]-计算机工程与应用2009,45(15)2.卢珞先.刘建辉.黄涛. LU Luo-xian. LIU Jian-hui. HUANG Tao两种改进型LPC特征参数对语音识别效果的影响[期刊论文]-电声技术2005(10)3.史水平.李世作线性预测编码(LPC)技术及其在音频文件上的应用[期刊论文]-现代电子技术2004,27(4)4.江波.张江鑫.JⅠ aNG BO. ZHANG Jiang-xin线性预测编码技术及其在G.729中的应用研究[期刊论文]-浙江工业大学学报2009,37(2)5.朱东勇.赵知劲.吴杰 TETRA语音编解码的 ACELP[期刊论文]一杭州电子工业学院学报2001,21(6)6.姚波.黄永强语音信号的线性预测分析原理及算法分析[期刊论文]-硅谷209(13)7.曾毓敏.吴镇扬. ZENG Yu-min.When-yang基于倒谱修正模型的语音基音检测算法[期刊论文]-南京理工大学学报(自然科学版)2007,31(4)8.刘建新.曹荣.赵鹤鸣一种LPC改进算法在提取耳语音共振峰中的应用[期刊论文]西华大学学报(自然科学版)2008,27(3)9.黄高扬.贾珈.蔡莲红基于LPC谱的汉语韵母感知度量的研究[会议论文]-2010本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCaldiansjs200706014.aspx