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Matlab中的语音LPC编码器仿真程序

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简介：
本程序为在MATLAB环境中实现的语音信号处理技术——线性预测编码（LPC）的仿真模拟。通过该工具可以深入理解LPC编码原理及其应用，适用于音频工程与通信专业的学习研究。 语音LPC编码及语音LPC编码器仿真Matlab程序。代码包含详细注释，并且已经过测试可用。

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  • Matlab中的语音LPC编码器仿真程序
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    本程序为在MATLAB环境中实现的语音信号处理技术——线性预测编码（LPC）的仿真模拟。通过该工具可以深入理解LPC编码原理及其应用，适用于音频工程与通信专业的学习研究。 语音LPC编码及语音LPC编码器仿真Matlab程序。代码包含详细注释，并且已经过测试可用。
     
  • 用MATLAB编写的声音信号LPC编解码程序
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    这段简介可以这样撰写： 本项目利用MATLAB开发了一套高效的声音信号线性预测编码(LPC)编解码程序，适用于语音处理与通信领域。 用MATLAB编写的LPC编解码程序用于语音信号的处理。
     
  • LPC音频编解码
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    LPC音频编解码是一种基于线性预测的音频压缩技术，通过分析语音信号的特点来减少数据量，广泛应用于通信和多媒体领域中。 使用MATLAB实现LPC音频编解码，并提供相关讲义、实验报告以及测试程序。
     
  • LPC-10声码器模拟仿真
    优质
    本项目致力于开发LPC-10声码器的模拟仿真程序，旨在研究其语音编码原理与性能，并通过软件实现进行深入分析。 LPC-10声码器设计采用MATLAB语言编写，代码实用。
     
  • LPC声码器的构建：使用MATLAB进行LPC分析与合成语音文件
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    本项目利用MATLAB实现LPC（线性预测编码）技术对语音信号进行参数化建模，并完成LPC声码器的设计，包括语音信号的分析和综合过程。 语音处理任务由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）以及 Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队负责。此练习是系列语音处理练习之一，旨在补充 LR Rabiner 和 RW Schafer 编写的教科书《数字语音处理的理论和应用》中的内容。该 MATLAB 练习构建了一个 LPC 声码器，通过执行对语音文件的 LPC 分析与合成来生成原始语音的近似合成版本。LPC 分析使用标准自相关分析逐帧确定 LPC 系数集以及基于帧的增益 G。独立的方法（倒谱基音周期检测器）用于分类每一帧为有声或无声，其中有声语音由特定范围内倒谱峰位置决定其周期，而无声语音则用随机噪声模拟，指定为 0 个样本的基音周期。这种两态激励函数供 LPC 合成部分使用。
     
  • LPC声码器的构建：使用MATLAB进行LPC分析与合成语音文件
    优质
    本项目利用MATLAB实现LPC（线性预测编码）技术，涵盖语音信号的分析和合成过程。通过该工具，可以深入理解并操作LPC声码器的工作原理，有效处理和压缩语音数据。 语音处理练习由Lawrence Rabiner教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula和Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队指定，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的《数字语音处理的理论与应用》一书中的教材。该MATLAB练习构建了一个LPC声码器，通过对语音文件进行LPC分析和合成来生成原始语音的合成版本。LPC分析采用标准自相关方法逐帧确定LPC系数集以及基于帧的增益G。独立分析（倒谱基音周期检测器）对每个帧分类为有声或无声，前者通过指定范围内倒谱峰的位置确定其周期，后者由0样本周期的随机噪声模拟。这种两态激励函数用于后续处理中的LPC合成部分。
     
  • LPC-10的Matlab编程
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB进行LPC-10语音编码器的编程，涵盖信号处理、参数提取及模型训练等关键技术。 用MATLAB编写LPC-10编码的程序对初学者来说非常有帮助。这样的代码能够实现所需功能，并且对于刚开始学习的人来说是一个很好的资源。
     
  • 基于LPC的语音信号分析与合成的MATLAB程序
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于线性预测编码(LPC)的语音信号分析与合成技术，旨在提供一个直观、高效的语音处理工具。 20多种关于语音信号分析与合成的相关程序是学习语音信号处理的重要资料。
     
  • LPC编码的MATLAB实现
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    本项目旨在通过MATLAB语言实现LPC（线性预测编码）算法，适用于语音信号处理领域，提供高效的语音压缩与合成解决方案。 寻找一个完整的LPC学习代码资源，在下载后可以直接使用，并且该代码是用MATLAB编写的。
     
  • 基于MFCC和LPC的语音识别程序——实现六个音素的MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合MFCC与LPC特征提取技术，旨在实现对六种基础音素的高精度识别。 该项目的所有细节、我们获得的结果以及得出的结论都可以在相关页面上找到。