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基于MATLAB的LPC音频分析与合成

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简介：
本项目基于MATLAB平台，采用线性预测编码（LPC）技术对音频信号进行参数化分析和合成。通过提取语音特征，实现高质量的音频处理与重建功能。 数字语音处理的作业要求使用LPC分析元音音素的共振峰，并利用不同样本的预测系数和误差函数合成音效。附有音频文件和代码供参考。

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  • 基于MATLAB的LPC音频分析与合成
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    本项目基于MATLAB平台，采用线性预测编码（LPC）技术对音频信号进行参数化分析和合成。通过提取语音特征，实现高质量的音频处理与重建功能。 数字语音处理的作业要求使用LPC分析元音音素的共振峰，并利用不同样本的预测系数和误差函数合成音效。附有音频文件和代码供参考。
     
  • 基于LPC的语音信号分析与合成的MATLAB程序
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    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。
     
  • LPCM MATLAB代码 - LPC 合成：利用MATLAB中的线性预测编码进行语音分析与合成
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    本项目提供一套基于MATLAB的LPCM工具包，用于实现语音信号的线性预测编码（LPC）分析及合成。通过此代码可以深入理解并应用LPC技术于语音处理领域。 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。该项目还包括一个简单的基于LPC功能的语音识别脚本。 以下是项目中的关键函数： - LPCSR_AddOverlap.m：组合综合输出帧。 - LPCSR_Analysis.m：根据输入音频帧估计LPC参数，类似于“发送器”的角色。 - LPCSR_Autocorr.m：用于估计音高，并确定当前处理的是浊音还是清音的帧。 - LPCSR_DecodeParams.m：将线谱对（LSP）参数转换为LPC系数形式。 - LPCSR_EncodeParams.m：执行相反操作，即从LPC系数中提取出LSP格式的表示方式。 - LPCSR_ExampleRecognition.m脚本：基于输入音频文件进行简单的语音识别示例分析。 - LPCSR_ExampleSynthesis.m脚本：展示如何使用LPC分析来重新合成一个给定的输入音频文件。 - LPCSR_Excite.m函数：根据音高和浊/清音信息生成激励信号帧。 此外，还有一个名为LPCSR_LoopWrapper.m的辅助函数用于处理迭代过程中的记录保持。
     
  • 基于MATLAB的LPC分析方法
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    本研究运用MATLAB软件环境下的线性预测编码（LPC）技术进行语音信号处理和分析，探讨其在声学特征提取中的应用。 本段落基于MATLAB的LPC分析进行了阐述，并提供了原理、设计过程以及相关的MATLAB程序。
     
  • MATLAB中音频信号的分析与合成程序
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    本程序利用MATLAB进行音频信号处理，涵盖信号分析、频谱显示及声音合成等功能，适用于教学和科研。 MATLAB音频信号分析与合成程序的讨论涉及到了使用该软件进行音频处理的相关技术，包括但不限于对音频信号的数据采集、预处理、特征提取以及效果实现等方面的内容。这样的程序能够帮助用户更好地理解声音数据，并在此基础上开发新的音频应用或改进现有技术。
     
  • 基于MATLAB的音乐结构分析与音频域音乐分割
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    本研究利用MATLAB平台，开发了音乐结构分析工具，并实现了音频领域的自动音乐分割技术，为音乐信息检索提供新方法。 在Matlab环境中实现音乐结构分析涉及两种分割算法及一种标记方法的运用，并且包含一个工具箱以及简化编码的工作区。此外，还提供了一个新的Python版本来实现在音乐分段与标签方面的演算功能。 相关主题包括：分段、标签、递归图（RP）、自相似矩阵（SSM）等。在Matlab中使用的色度工具箱内存在一些问题和警告信息，例如无法读取.mp3文件的问题已经被修正了。 使用时需要两个文件夹： - segmentation工具箱/：设置路径后可以直接使用 - 其他相关资源/ 这些功能的评估可以借助于Python软件包mir_eval（用于评价目的），以及madmom库来获取HPCP和DCP色度函数。
     
  • 《基于MATLAB的语音信号分析与合成的应用实例》
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    本书通过丰富的应用实例，介绍了如何利用MATLAB工具进行语音信号的分析和合成，涵盖基础理论及实践操作。 《MATLAB在语音信号分析和合成中的应用》一书包含了多个章节的详细内容及对应的MATLAB源码。具体内容包括： - 第2章：介绍语音信号的时域、频域特性和短时分析技术； - 第3章：探讨了语音信号在其他变换域中的分析技术和特性； - 第4章：讲解了语音信号的线性预测分析方法； - 第5章：讨论了带噪环境下的语音预处理问题； - 第6章：介绍了用于检测语音端点的方法和技术； - 第7章：讲述了如何使用不同的技术减少背景噪声对语音的影响； - 第8章：提供了多种估算基音周期的算法和方法； - 第9章：详细说明了共振峰的计算及分析技巧； - 第10章：涵盖了各种用于合成语音信号的技术与算法。