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语音信号处理实验SSP实验-5第六章线性预测分析.ppt

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第六章线性预测分析Z-1Z-1a1a2apx(n)x(n)e(n)+-在某个准则下e(n)达到最小值,来决定唯一的一组预测系数ak。要提高预测精度,即要求预测系数ak的取值使e(n)最小。-1Z-1Z-1Z-1a1a2apx(n)x(n)e(n)+-(1)根据最小均方误差准则,求出预测系数ak(2)已知预测系数ak,求出最小均方误E(e2(n))(n)进行Z变换Hl(z)e(n)x(n)(n)和ak求x(n)(合成)(n)x(n)(n)和ak求x(n)(合成)四、线性预测模型参数和语音生成模型参数之间的关系Av冲激序列发生器声门脉冲模型G(z)随机噪声发生器基音周期TPAN线性系统声道V(z)辐射模型R(z)清/(z)基音周期冲激序列发生器随机噪声发生器增益u(n)输出语音x(n)将语音生成模型简化,将辐射、声道和声门激励进行组合,用一个时变数字滤波器来表示。、线性预测模型参数和语音生成模型参数之间的关系用全极点模型来描述声道滤波器特性四、:语音生成模型线性预测模型对同一语音信号,有:、线性预测模型参数和语音生成模型参数之间的关系预测误差e(n)就是激励信号G•u(n),预测系数{ak}就是声道滤波器的系数{dk}。ak=dke(n)=G•u(n)线性预测分析可以对生成模型的增益参数G和滤波器系数{dk}进行直接和高效率的计算。这样,结合清浊音的判断和基音周期的估计,得到语音信号生成模型的全部参数,实现语音的产生。总结四、

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