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语音信号处理.doc

语音信号处理

Darren肇海
2017-10-27 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《语音信号处理doc》,可适用于工程科技领域

语音信号处理数字语音处理及MATLAB仿真姓名:郑由展学号:专业:电子信息工程班级:自适应预测编码系统实验目的:理解和掌握基本的自适应预测编码的原理及其算法。实验原理:假定一个语音样本可以近似地被它过去的p个样本的线性组合所预测预测样本值:p~s(n),as(n,i),i,i式中(ip)称为预测系数p是预测阶数。令e(n)表示实际值与预测值之间的误差:p~e(n),s(n),s(n),s(n),as(n,i),i,ie(n)即线性预测误差也被称作线性预测残差。对上式两边取变换后有p,iE(z),,azS(z),A(z)S(z),i,ip,iA(z),,az,i,i如果对残差序列e(n)作量化和编码在同样信号量化噪声比条件下所需的量化比特数就可以减少从而达到压缩编码的目的。基于这一原理的方法称作预测编码当预测系数是自适应地随语音信号变化时又称自适应预测编码。p~s(n),as(n,i),i,i以下为自适应编码系统方框图:e(n)ˆs(n)e(n)e(n),ˆc(n)c(n)ˆs(n)码化器解码器量化器~s(n)预测器预测器~s(n)ˆs(n)(z)PAP(z)A发送端接收端图基本的自适应预测编码系统从图可以看到不考虑传输信道的误码系统解码后输出为:~~ˆˆs(n),e(n)s(n),e(n)q(n)s(n)~~ˆq(n),e(n),e(n)式中q(n)是残差信号e(n)的量化误差:重构的信号在编码端和,s(n),s(n)q(n)s(n),s(n)q(n)解码端都可以得到。实验内容:编码程序:functionY=encode(X,PRE,Q)n=length(X)E=zeros(,n)fori=:nE(i)=X(i)PREif(E(i)>)Y(i)=Q()elseY(i)=Q()endPRE=PREY(i)end解码程序:functionX=aduiodecode(Y,PRE,Q)n=length(Y)X=zeros(,n)fori=:nX(i)=Y(i)PREPRE=X(i)end主程序:xn,fs=wavread('C:UsersAdministratorDocumentsMATLABsundaywav')xn=xpre=Q=Q=t=encode(xn,xpre,Q)x=aduiodecode(t,xpre,Q)subplot(,,)plot(xn)subplot(,,)plot(t,'r')subplot(,,)holdonplot(x,'g')wavwrite(x,fs,'testwav')生成处理后的语音实验结果:

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