LPC_for_TTS: Python中利用Levinson-Durbin算法估算梅尔频谱图的线性预测系数

简介：
本文介绍了在Python环境下使用Levinson-Durbin算法为梅尔频谱图计算线性预测系数的方法，旨在提升文本到语音合成的质量和自然度。 LPC_for_TTS 是一个基于 Levinson-Durbin 算法的 Python 库，用于从梅尔谱图估计线性预测系数（LPC）。该库使用 Levinson-Durbin 归纳法进行 LPC 的计算。 以下是示例代码： ```python from audio import * import numpy as np input_wav_file = test.wav sample_rate = 24000 lpc_order = 8 hparams = Hparams() orig_audio, pred_audio, residual, lpcs = lpc_audio(input_wav_file, lpc_order, hparams) save_wav(pred_audio, wavs/pred.wav, hparams) ``` 代码中 `Hparams` 是参数类，用于存储各种超参数。函数 `lpc_audio()` 会返回原始音频、预测的音频信号、残差以及计算出的 LPC 系数。最后将预测的音频保存到指定路径。