MATLAB实现的语音混合激励线性预测编解码系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了MELP语音编解码算法，通过混合线性预测模型对语音信号进行分析、编码与重建。核心功能包括语音预处理、线性预测分析、激励参数提取与合成，可用于低比特率语音通信研究。

详 情 说 明

基于混合激励线性预测的语音编解码系统 MATLAB 实现

项目介绍

本项目采用 MATLAB 实现了基于混合激励线性预测（MELP）模型的语音编解码算法。该系统通过对输入语音信号进行分析，提取声道参数与混合激励参数，并进行高效量化编码；在解码端，利用编码参数重建合成语音。项目旨在提供一个完整的语音压缩与重建解决方案，适用于低比特率语音编码场景。

功能特性

• 完整算法链路：实现了从语音预处理、参数分析、量化编码到语音合成的完整 MELP 编解码流程。
• 混合激励建模：采用脉冲与噪声混合的激励模型，能更准确地模拟清音和浊音，提升合成语音的自然度。
• 参数自适应编码：对线性预测系数、基音周期、增益等参数进行高效的量化与编码。
• 全面性能评估：提供编码压缩比、信噪比(SNR)等客观指标的计算与结果可视化。

使用方法

1. 准备输入语音：准备单通道、采样率为 8000 Hz 的 PCM .wav 格式音频文件，或直接准备符合该规格的语音数据向量。
2. 配置运行参数：在主运行脚本或调用函数中，设置编码帧长（典型值为20-30毫秒）等关键参数。
3. 执行编解码：运行主程序。系统将自动完成语音分析、编码、解码合成全过程。
4. 获取输出结果：程序执行后，将生成：

* encoded_data.mat: 包含量化编码后的参数数据包。 * synthesized_speech.wav: 解码重建的语音波形文件。 * 在命令行窗口或生成的报告中查看压缩比、SNR等性能指标。 * 显示原始语音与重建语音的波形对比图、频谱图等可视化结果。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• MATLAB 版本: R2016b 或更高版本
• 必要工具箱: 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)

文件说明

主程序入口文件集成了整个语音编解码系统的核心流程控制。它主要负责协调各功能模块的调用顺序，依次执行语音信号的帧划分、线性预测分析、混合激励生成、基音检测与参数量化。同时，它也承担着解码合成语音、计算系统性能指标以及生成对比图表的核心任务，是项目功能实现的中枢。