【语音分析】基于matlab线性预测系数对比【含Matlab源码 557期】

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二、线性预测简介

1947年维纳首次提出了线性预测(Linear Prediction) 这一术语， 而板仓等人在1967年首先将线性预测技术应用到了语音分析和合成中。线性预测是一种很重要的技术，几乎普遍地应用于语音信号处理的各个方面。
线性预测分析的基本思想是：由于语音样点之间存在相关性，所以可以用过去的样点值来预测现在或未来的样点值，即一个语音的抽样能够用过去若干个语音抽样或它们的线性组
合来逼近。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间的误差在某个准则下达到最小值来决定唯一的一组预测系数。而这组预测系数就反映了语音信号的特性，可以作为语音信号特征参数用于语音识别、语音合成等。
将线性预测应用于语音信号处理，不仅是因为它的预测功能，而且更重要的是因为它能提供一个非常好的声道模型及模型参数估计方法。线性预测的基本原理和语音信号数字模型
密切相关。
线性预测分析的基本原理

三、部分源代码

clear all; clc; close all;

[x,fs]=audioread('手放开.wav');    % 读入语音数据


  

 

  
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4
 

四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

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