线性预测编码（LPC）算法压缩语音

资 源 简 介

线性预测编码（LPC）算法压缩语音

详 情 说 明

线性预测编码（LPC）是一种经典的语音信号压缩技术，广泛应用于语音编码和合成领域。其核心思想是通过线性预测模型逼近语音信号的短时频谱特性，从而减少数据量。

LPC算法的实现通常包括以下几个关键步骤：首先对输入语音信号进行分帧处理，每帧信号被视为平稳的短时信号。接着通过自相关分析或协方差法计算预测系数，这些系数描述了当前信号样本与过去若干样本之间的线性关系。最后计算预测误差（残差信号）和增益因子，完成对语音信号的参数化表示。

在MATLAB实现中，可以利用内置函数进行自相关计算和Levinson-Durbin递归算法求解预测系数。增益因子则通过残差信号的能量计算获得。这种参数化表示能大幅降低数据量，因为只需要存储预测系数、增益和残差信号即可重构近似原始信号。

LPC算法的优势在于计算效率高、压缩比可观，特别适合浊音信号的压缩。但需要注意的是，其性能会受到背景噪声和清音成分的影响，通常需要结合其他技术（如基音检测）来提升整体压缩效果。