提取线性预测倒谱系数

资 源 简 介

提取线性预测倒谱系数

详 情 说 明

线性预测倒谱系数（LPCC）是语音信号处理中常用的特征参数之一，它基于线性预测分析（LPC）进一步转换到倒谱域，具有更好的声学特性表达能力。以下是利用自相关法在MATLAB中实现LPCC提取的基本逻辑：

LPCC提取主要分为两个阶段：线性预测分析（LPC）和倒谱计算。

### 1. 线性预测分析（自相关法） 首先对输入语音信号进行分帧和加窗预处理（如汉明窗），然后计算每帧信号的自相关函数。通过自相关法求解线性预测系数（LPC），通常使用Levinson-Durbin递推算法解Yule-Walker方程，得到预测误差和LPC系数。

### 2. LPCC计算 从LPC系数转换到倒谱域，LPCC的计算可通过递推公式完成。递推关系基于LPC系数与倒谱系数之间的数学联系，最终得到一组能够表征语音信号频谱包络特征的LPCC参数。

### 关键扩展点 预加重：语音信号通常需经过预加重（如高通滤波）来提升高频分量。 阶数选择：LPC阶数（如10~16）和LPCC阶数影响特征质量，需根据应用调整。 应用场景：LPCC广泛用于语音识别、说话人识别等任务，因其对声道特性建模的有效性。

若需具体实现细节（如分帧参数、误差处理），可进一步结合语音特性优化流程。