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LPC（语音信号的线性预测编码与恢复）
LPC（语音信号的线性预测编码与恢复）
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本程序基于线性预测编码（LPC）来实现对输入语音信号的线性编码（寻找预测器参数）以及通过预测器参数完成对信号的重组回复
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49040380LPC_语音压缩_语音信号处理_线性预测编码_
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线性预测编码（LPC）是主要用于音频信号处理与语音处理中根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络（en:spectral envelope）的工具。它是最有效的语音分析技术之一，也是低位速下编码方法高质量语音最有用的方法之一，它能够提供非常精确的语音参数预测。
语音信号的预测编码
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3星 · 编辑精心推荐
1.语音学概要 发音语音学、声学语音学、听觉语音学 语音产生原理、非平稳信号分析理论、感知、生物特性 2.线性预测基本原理与模型 基本思想：每个样值可以用它过去若干样值的加权和（线性组合）来表示，各加权的系数的确定原则是使预测误差的均方值为最小。 3.线性预测和信号模型的关系 4.线性预测参数解法 5.参数编码与混合编码 6.各种LPC参数及其关系
lpc_线性预测编码
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lpc_线性预测编码 MATLAB实现
LPC语音编码/解码
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基本LPC算法，带中文注释。.net控制台环境
LPC线性预测分析及编码
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求出线性预测系数，然后分别以白噪声和残差来模拟激励，编码得出语音信号与原声作比较
matlab编写的lpc编解码程序
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matlab编写的lpc编解码程序 用于语音信号的处理
LPC编解码（音频）
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matlab实现LPC音频编解码，内附讲义和实验报告以及测试程序。
基于LPC的语音识别
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基于LPC分析的语音特征参数研究及其在说话人识别中的应用
语音信号的线性预测编码（MATLAB程序）
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自适应滤波器的应用之一 语音信号的线性预测编码
语音信号处理-LPC特征提取实验报告
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(1) 掌握线性预测分析的原理； (2) 学会利用短时分析原理提取LPC特征序列。
lpcmatlab代码-speech-compression-least-squares:最小二乘音频和语音压缩线性预测编码（LPC）
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lpc matlab代码语音压缩最小二乘法 最小二乘音频和语音压缩线性预测编码（LPC） 这是设拉子大学线性代数课程的MATLAB项目，由Hamed Masnadi-Shirazi博士在2016年Spring学期授课。 项目指南也包括在内。
lpcmatlab代码-LPCsynthesis:在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成
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lpc matlab代码线性预测编码语音合成 **************** LPCSR项目代码************************* 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。 还包括使用LPC功能的幼稚语音识别脚本。 LPCSR_AddOverlap.m函数：组合综合输出帧 LPCSR_Analysis.m函数：根据输入音频帧（“发送器”）估计LPC参数 LP
【信号处理】语音信号线性预测（LPC）分析含Matlab源码.zip
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
Speech_Signal_Processing_and_Classification：前端语音处理旨在从语音发声的短期片段（称为帧）中提取适当的特征。 这是解决采用语音或音频（例如音乐）的任何模式识别问题的前提步骤。 在这里，我们对语音障碍分类很感兴趣。 就是说，要开发两类分类器，以区分人的发声麻痹症和健康人的语音。人的语音产生系统的数学模型表明，全极系统功能是有理由的[1-3]。 因此，线性预测系数（LPC）构成了对短期语音频谱的模型建模的首选。 LPC衍生的倒谱系数保证可以区分系统（例如声道）的贡献
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语音信号处理与分类 塞萨洛尼基亚里斯多德大学-格罗宁根大学 我的论文摘要在7至8学期进行。 “通过分析语音信号来解决两类分类问题。” 前端语音处理旨在从语音发声的短期片段（称为帧）中提取适当的特征。 这是解决采用语音或音频（例如音乐）的任何模式识别问题的前提步骤。 在这里，我们对语音障碍分类很感兴趣。 就是说，要开发两类分类器，以区分人的发声麻痹症和健康人的语音。人的语音产生系统的数学模型表明，
LPC.rar_LPC_LPC CAN_LPC线性预测_lpc 语音
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线性预测LPC的倒谱计算及语音识别的相关程序，可以在VC2005的环境下运行
线性预测编码
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线性预测编码的matlab实现，是一个很好的学习例子。
lpc 编码 语音编码 线性语音编码
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语音编码以lpc处理 线性语音编码 包括数据以及资源
ＬＰＣ编码源代码（线性预测编码）
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ＬＰＣ编码源代码，ＬＰＣ是线性预测编码．．．实现压缩解压的过程
LPC语音编码MATLAB程序
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参数编码又称为声源编码，是将信源信号在频率域或其它正交变换域提取特征参数，并将其变换成数字代码进行传输。译码为其反过程，将收到的数字序列经变换恢复特征参量，再根据特征参量重建语音信号。具体说，参数编码是通过对语音信号特征参数的提取和编码，力图使重建语音信号具有尽可能高的准确性，但重建信号的波形同原语音信号的波形可能会有相当大的差别
使用线性预测编码（Lpc），线性预测倒谱系数（Lpcc）和感知线性预测（Plp）对孤立单词的语音识别进行比较，以及模型阶数变化对语音识别率的影响-研究论文
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机器的自动语音识别（ASR）是六十多年来的研究目标。 尽管取得了所有进步，但在准确性和速度方面，机器仍无法匹敌人类对手的性能，特别是在说话者独立的语音识别的情况下。 因此，当今语音识别研究的重要部分集中在说话者独立语音识别问题上。 在识别之前，必须执行语音处理以获得信号的特征向量。 因此，前端分析起着重要的作用。 原因是其广泛的应用范围以及现有语音识别技术的局限性。 本文的目的是研究，实施和比较那
基于MATLAB的语音信号LPC分析
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基于MATLAB的语音信号LPC分析的PPT
LPC-10编码matlab程序
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LPC-10编码matlab程序 能用matlab实现的代码 可以实现，对于初学者有很大的帮助
语音编码基于matlab LPC编解码【含Matlab源码 554期】.zip
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CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：C6_2_y.m； 调用函数：其他m文件； 语音信号，其格式为MP4； 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到 Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开C6_2_y.m文件；
matlab关于音频lpc系数的提取
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文件开头是一个分频的语句，其中”ni8“即文件名，需要安装matlab的voicebox工具箱
LPC 错误合成：此 MATLAB 练习对语音文件执行 LPC 分析和合成。-matlab开发
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本 MATLAB 练习对语音文件进行 LPC 分析和合成，结果表明通过对原始语音信号进行滤波，提取 LPC 误差（激励）信号，然后对误差信号使用逆 LPC 滤波器，可以恢复原始语音信号确切地。
calc_lpc.zip_LPC系数_LPC编码_LPC自相关法_语音预测编码
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计算语音编码中的线性预测系数，采样自相关法计算。
lpc 帧：本练习展示了线性预测编码 (LPC) 方法如何为语音帧建模。-matlab开发
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此 MATLAB 练习计算指定语音帧的 STFT 的对数幅度。 然后，使用相同的语音帧，练习计算与语音帧的 LPC 对数谱匹配，使用自相关方法、协方差方法和格子方法。 然后将得到的四个对数幅度响应（来自语音帧的 STFT 和来自三种 LPC 分析方法）绘制在一个公共图上，并根据每种 LPC 分析方法如何近似 STFT 对数幅度响应进行比较。
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用matlab生成谐波代码-LPC_Formant_Analysis:线性预测编码在并发元音共振峰分析中的应用
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用matlab生成谐波代码LPC_Formant_Analysis 线性预测编码在并发元音共振峰分析中的应用 该项目着重于理解噪声对单个元音和同时元音的共振峰表示的影响。 用于此目的的数据集包括两个基本频率分别为100 Hz和126 Hz的单个元音和同时元音的值。 借助线性预测编码（LPC），首先找到了这些元音的共振峰频率。 此后，使用各种语音信号，生成了语音频谱整形噪声。 此后，针对3个不同的S
基于lpc的语音信号的分析与合成matlab程序
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20多种关于语音信号的分析合成的相关程序，是学习语音信号的必不可少的资料
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yangkaiyun2012
2018-08-20
matlab代码
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