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对线性预测语音解压缩方法的探讨 |
| 发布时间:2006年6月1日 点击次数:1218 |
| 来源:电子产品世界 作者:中国科学院微电子中心 彭崇梅 李全圣 |
摘要:本文针对常见的语音压缩方法,具体叙述了线性预测编码的基本原理及具体格式,并对算法实现的软件及硬件进行了详细的分析。 关键词:线性预测编码 格形滤波器 PWM MATLAB 引言 现实生活中,有大量语音数字存储和传输、语音综合、说话人确认和辨认、语音识别的应用,这些应用需要处理的数据量很大,这必须采用一定的压缩方法进行处理。 对频率范围为300Hz——3000Hz的语音,诸如电脑语音图书、真人发声电子字典、语言学习机等,只需要一般的语音压缩方法,而对20Hz——20KHz的音乐,则需高级的压缩方法。当然,在选择语音表示方法时,数据压缩率不是唯的考虑,还要考虑价格、表示的灵活性、语音考虑价格、表示的灵活性、 针对我们目前开发的发音电子字典及语音学习机等产生,既需要音质清晰又要价格便宜,我们考虑采用参数表示语音信号的LPC,MELP,CELP压缩方法。 LPC(Linear Predictive Coding-线性预测编码),是一种低速率的语音参数表示方法,它根据最小的方误差的准则,用过去的若干语音数字信号来预测当前的语音信号,将估算出来的语音参数送到语音合成模型后输出语音。混合激励线性预测MELP和码本激励线性预测CELP也是基于线性预测上的语音压缩方法,数据压缩量销逊于LPC, LPC原理简述 LPC语音编码的基础是语音产生模型,它模拟人的发生过程。在这个模型中,语音信号分为清音和浊间,在浊音时声道中产生对应音调周期的脉冲列,而在清音时,则产生白噪声序列,语音就是由这些激励信号激励一个自适应滤波器(即全极点滤波器)产生的。 LPC滤波器的参数ak是通过线性预测的方法,即用若干过去的样值预测当前样值提取的,预测值与真值之间的误差满足最小均方误差准则。参数随时间逐帧更新,更新速率30~100次/秒,即帧移为10~33ms。在每帧之间对参数进行内插以适应参数随时间缓慢变化。 因此,LPC模型只需传输增益系数,浊音和清音的判决信息、浊音音调和全极点滤波器的参数{ak},k=1,…p,用超低BIT率便可实现语音信号的传送。这种高压缩率可以大大降低语音识别中的存储量。 语音合成模型见图1。 LPC软件实现 LPC算法的实现有直接法、协方差法、自相关法、斜格法等诸多分析方法。其中斜格法能解决精度和稳定度的矛盾,它是以格形滤波器为基础。我们所用的LPC声码器就是作斜格法来实现线性预测。 线性预测编码算法的编码格式中,有10个线性预测系数K1-K10、增益、音调、重复位总红共编码成54bits。 LPC各帧参数编码格式见表1。 在解码时,要对接收的数值进行转换与插值。其算法接收的的数值进行转换与插值。其算法流程见图2. 线性预测系数、增益、基音周期等参数值每个基音周期更新一次,清音帧、浊音帧及静音帧间相互转换时不进行插值更新。浊音和清音的激励信号是按基音周期从内部ROM区取出输入到音调寄存器,与增益相乘后送到LPC滤波器。 LPC硬件实现 在线性预测分析中,语音信号直接决定一组预测系数,但由于语音信号有时变特性,为保证语音信号在短时间内预测参数及频率固定,实验以固定频率声响最后一响“嘀”为对象,对LPC声码器的硬件部分进行测试。首先,借助专用的LPC编码设备生成PCL十六进制格式数据见表2。 从以上数据可以知道此语音由静音帧、浊音帧和停止帧组成。第一帧是静音帧,最后一帧是停止帧,中间40帧是浊音帧,该40个浊音帧具有相同的能量、音调及K参数。经分析得出能量值、音调及其K参数(见表3)。
我们借助MATLAB工个搭成了12组格形滤波器及二阶低通滤波器来模拟LPC模型中的数字滤波器,见图3。将带有增益的浊音送入输入端, 填入其余相应的参数后开始仿真,得出的结果见图4。 从图中可以看出,不考虑频率因素,对增益、预测参数固定的这组语音数据而言,实验结构最后超趋近于1024。 把数据1024输入PWM寄存器,经过12位的脉宽调制(PWM)进行D/A转换处理,可得出输出模拟信号,占空比为: 1024/2048=0.5 同时,我们通过示波器直接测试语音芯片的DAC+端,可以观察到频率为500Hz、占空比为0.5的一系列的矩形脉冲见图5,波形结果与通过MATLAB工具搭成的电路结果一致。 结语 我们对PLC,MELP,CELP不可逆语音压缩法进行测试,得出了LPC语音合成格式、算法流程以及硬件12级格式、算法流程以及硬件12级形波器、低通滤波器的具体实现形式。从实验可以证明LPC算法是通过软件从语音数据包提取数据,经过软件查表计算后将相应的参数送往硬件各部分处理,最后合成语音。 |
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