基于LPC的语音信号预测仿真分析

张明　刘祥楼　姜峥嵘

摘要：参数编码是针对提取的语音信号特征参数进行编码，主要目的是使重建的语音信号具有尽可能高的可懂度。线性预测编码（LPC）是一种有实用价值的经典方法。通过对线性预测编码地原理分析，选择自相关算法中的莱文逊-杜宾算法求得预测系数；在确定预测阶数和增益后，对一段实际的语音信号进行了预测仿真分析。实验结果表明，预测波形最大残差小于0.3%。

关键词：语音信号； 参数编码； 线性预测编码； 仿真分析

中图分类号： TN 911.72 文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2015.01.015

Abstract：Parameter coding is to extract the characteristic of speech signal. The main purpose is to improve the intelligibility of the reconstruction of speech signal. Linear prediction coding（LPC）is a valuable method. By analyzing the principle of LPC， we choose Levinson-Durbin algorithm for prediction coefficient. After determining the forecast order number and gain， we carry out the prediction simulation of a real speech signal. The experimental results show that maximum residual error of the predicted waveform is less than 0.3%.

Keywords：speech signal； parameter coding； linear prediction coding（LPC）； simulation analysis

引 言

语言是人类交换信息最为方便快捷的方式，语音信号处理是信号处理当中的重要内容之一[1]。语音信号的线性预测编码（linear prediction coding，LPC）是在语音信号处理的基础上，对语音信号线性预测模拟的一种分析方法。线性预测分析的重要性在于它提供了一种十分简洁的语音信号参数模型，这一组参数较精确地表征了语音信号的频谱幅度，而且分析这些参数所需要的运算量适中[2]。应用这种模型参数可以降低编码语音信号的数码率，将LPC参数形成模板储存在语音识别中既可以提高识别率又可以降低计算时间。

1 线性预测分析的基本原理

根据线性预测编码原理，一个语音采样序列的当前值能够通过对过去若干个语音采样值的线性组合来逼近，若经过优化处理可以使预测值在最小均方误差意义上逼近实际采样值。若语音信号的取样值序列设为s（n），n=1，2，…，p，…，信号当前取样值s（n）可以通过提取信号序列的前p个取样值进行加权预测得出，其预测值记为s^（n）。为了实现线性预测编码，首先用系数{ak}定义一个p阶预测器F（z），其数学描述为：

2 语音信号线性预测仿真分析

语音信号的线性预测分析可以根据之前的信号预测，仿真出现在的语音信号。由上面的计算可知，在选定合适的预测系数阶数和增益G的情况下，可以得到理想的预测结果。为此，针对一段实际语音信号进行线性预测验证分析。图2所示为语音信号原始波形图，图中语音波形是由五个汉语单字组成的，本段语音的取样点数很高，有几万个取样点，图3是线性预测的结果。

图4为两个波形的残差。可以看到线性预测的效果较好，由于实际语音中所用到的抽样点很多，无法直观的看出各个点数的预测情况。从上面的语音信号中截取480个语音点来进行同样的预测分析，得到图5所示的曲线图。其中，深色的曲线代表原始语音波形，浅色的曲线代表估计语音波形，较为平直的线代表原始语音波形和估计语音波形之间的残差。由图5可以看出，线性预测的效果很好，估计波形已经基本接近原始波形，其最大残差小于0.3%。

3 结 论

在语音编码算法中，如果对语音进行直接编码，则会导致编码所需的比特数较大，编码所需的速率较高。为此，采用了线性预测这一编码方法。本文在分析线性预测编码器原理基础上，利用Levinson-Durbin算法求解预测系数。通过对实际语音波形的线性预测实验证明：LPC线性预测效果比较理想，不仅大大减少量化比特数，而且降低了对编码速率的需求。

参考文献：

[1] 刘云，沈连丰，朱惠芬.语音编码技术及其实验研究[J].电气电子教学学报，2004，26（3）：11-16.

[2] 周波，许萌.数字语音编码技术研究[J].科技情报开发与经济，2008，18（3）：165-167.

[3] 叶蕾，杨震，郭海燕.基于小波变换和压缩感知的低速率语音编码方案[J].仪器仪表学报，2010，31（7）：1569-1574.

[4] 潘丽娜，庄紫云，王戈，等.运用半导体激光器进行监听以及音源定位的研究[J].光学仪器，2013，35（1）：37-43.

[5] 杨会彩，樊延虎.几种低速率语音编码算法分析[J].延安大学学报，2009，28（1）：44-46.

[6] 陈立伟，赵春晖，孙玲，等.一种语音信号线性预测系数的求解新方法[J].应用科技，2005，32（8）：12-13.

（编辑：张 磊）