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线性预测分析 lpc

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例如，使用线性-2分析进行语音合成需要使用线性-2/method- 。常用的频域分析带通滤波器组、傅里叶变换法和线性-2分析法，预测参数包含在编码信号中，在解码器中通过线性 预测合成滤波器恢复冗余 。

1、第三章语音信号特征 分析语音合成的质量和语音识别的速率取决于语音信号的准确度和精度分析 。例如，使用线性-2分析进行语音合成需要使用线性-2/method- 。例如 ， 如果用带通滤波器组方法进行语音识别，先决条件是找出语音共振峰的幅度、数量、频率范围和分布 。

时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确 。更有效的分析是在频域附近 ， 因为语音中最重要的感知特性都体现在它的功率谱上 ， 它的相位变化只起很小的作用 。常用的频域分析带通滤波器组、傅里叶变换法和线性-2分析法 。频谱具有明显的声学特征，频域分析得到的特征具有实际的物理意义，如共振峰参数、基音参数周期等 。倒谱域由对数功率谱的逆傅立叶变换得到 ， 可以有效地分离信道特征和激励特征，更好地揭示语音信号的本质特征 。

2、 预测编码的DPCMDPCM系统工作时，发送方先发送一个初始值x0，然后只有预测错误值ekxk–xk，和预测值xk可以记录为x k>N(1 x1，x2，…) 。接收机将接收的量化误差e k与本地计算的x k相加，以获得恢复的信号x’k

3、 lpc接口都可以接什么设备?1，全称:低收入；Intel在1997年发布的一种新的接口规范，用来取代传统的ISABUS 。2.以前，南桥芯片为了连接ISA扩展槽、适配器、ROMBIOS芯片、SuperI/O等接口，必须保留一条ISABUS，与SuperI/O芯片连接，控制传统的外围设备 。

4、 lpc语音识别优缺点 1 。优点:为低数据速率提供高质量 。线性 预测编码过去主要应用于单信号 ， 但也适用于多声道信号，如立体声音频信号 。例如，诸如全球移动通信系统的移动电话系统是基于数字语音编码的 。此外，诸如视频和音乐的媒体内容的分发越来越基于数字内容编码 。线性 预测编码通过减少信号中的冗余并在预测参数中捕捉这些冗余来实现有效的数据速率 。预测参数包含在编码信号中，在解码器中通过线性 预测合成滤波器恢复冗余 。
【线性预测分析 lpc】特别建议最好的方案线性-2/要体现心理声学的知识 ， 以更准确地反映听众的感知 。2.缺点:为每个信号段执行心理声学模型非常复杂且计算量大，此外，这种方法通常不灵活 ， 并且特别要求滤波器是扭曲或拉盖尔滤波器，以便在与心理声学相关的频率范围内工作 。应用线性 预测编码通常用于语音合成，这是电话公司使用的语音压缩格式，如GSM标准 。

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