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第七章 语音信号的参数编码
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参数编码也称为模型编码。它是对语音信号建立模型,然 后对模型参数或是语音的特征参数进行编码,力图使重建的语 音信号在听觉上具有尽可能高的清晰度和可懂性。而在波形上 与原始的语音信号可能会有相当大的差别。 在这个章节中将介绍利用线性预测编码技术实现的语音参 数编码技术。 1
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1. 线性预测编码 语音信号存在相关性。对于时间上的线性相关性我们可以 用短时相关性和长时相关性来进行描述。 如果我们使用线性预测技术对语音信号进行处理,在去除 了语音中的这种线性相关性后,我们将可以得到语音的预测余 量(或 残差 )信号。 由于预测余量信号的相关性很小,(也即冗余度很小)这时 如果对这个残差信号进行编码,就可能获得较高的编码效率。 2
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7-1 是考虑了语音的长时相关性和短时相关性后的语音 生成模型示意图。图中 P(z) 1 是长时预测综合滤波器, ) ( 1 z A 短时预测综合滤波器。如果用预测余量信号作为图 7-1 中的输 入激励信号源,就可以得到合成的语音。 ) ( 1 z P ) 合成语音 ( 1 z A 生器 激励发 7-1 语音合成模型示意图 3
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1.1. 语音的短时预测 语音的短时相关性(谱包络)可以用一个全极点模型来描 述。它的传输函数 为: ) ( z H = P i i i z 1 1 α i = = z A z H 1 ) ( 1 ) ( 7-1 P 是预测器阶数。 公式( 7-1 )中 是语音的短时预测系数, 一般称 为线性预测综合滤波器, 为线性预测分析器 或是逆滤波器。 ) ( z ) ( z A H P 的典型值为 8~12 。预测器系数是从语音信号 4
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中利用线性预测分析的方法得到。预测器的系数逐帧更新,更 新速率为 30~100 / 秒,即帧移为 10~33 mS 1.2. 语音的长时预测 滤波器 ) ( 1 z P 表示语音信号的长时相关性(谱的精细结构) 的模型。它的一般形式为: = = r q i b z P 1 1 ) ( 1 + i D i z ) ( (7-2) 5
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公式( 7-2 )中 是延时参数(等于语音的基音周期), 是语 音信号的长时预测系数。通常长时预测系数的个数取在 1 )到 3 D i b 1 0 = = r q = = r D i b ) ( z P q
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