基于LPC分析的自適應(yīng)濾波器研究.pdf

1、語(yǔ)音信號(hào)處理及建模是現(xiàn)代信號(hào)處理的一個(gè)重要子科課題，論文以提取語(yǔ)音庫(kù)中的一段語(yǔ)音信號(hào)為試驗(yàn)載體，基本完成了較完整的參數(shù)提取，根據(jù)獲得數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行線性預(yù)測(cè)建立預(yù)測(cè)模型，文中首先介紹了AR模型，LPC線性預(yù)測(cè)原理及其參數(shù)算法，對(duì)實(shí)際語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行LPC分析實(shí)驗(yàn)，討論了實(shí)際語(yǔ)音信號(hào)線性預(yù)測(cè)時(shí)AR模型參數(shù)求取及模型階數(shù)確定，MATLAB仿真繪出功譜圖，分析實(shí)驗(yàn)殘差，研究表明LPC分析對(duì)短數(shù)據(jù)的頻譜分辨率效果明顯。 論文重點(diǎn)研究了基于

2、LPC分析的自適應(yīng)濾波器，以語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行LPC分析得到AR信號(hào)作為輸入，采用LMS算法進(jìn)行訓(xùn)練，MATLAB仿真構(gòu)造了自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)器，通過(guò)試驗(yàn)對(duì)影響算法收斂性的參數(shù)進(jìn)行了分析討論，研究表明輸入信號(hào)特征值的分散度越大其收斂性則越差。論文研究將模型法功率譜分析與LMS自適應(yīng)算法結(jié)合起來(lái)取長(zhǎng)補(bǔ)短，注重信號(hào)的先驗(yàn)信息，在先驗(yàn)的基礎(chǔ)上訓(xùn)練以改善濾波效果，結(jié)合模型參數(shù)對(duì)LMS算法收斂性進(jìn)行分析，以求得到良好的濾波效果，文中對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消技術(shù)進(jìn)行