LPC模型,试述lp模型的要素、组成部分及特征

LPC模型,试述lp模型的要素、组成部分及特征

文中分析了长时LPC倒谱特征和音调特征的特性；根据LPC倒谱各维分量对说话人识别贡献不同，改进了失真测度；用矢量量化方法建立每个说话人语音模型，构成一种分类准确、存储数据少、响应速度快的不百度试题题目LPC模型是指() A. 管理模式B. 激励的方法C. 高素质的人员D. 最不受欢迎的合作者相关知识点：试题来源：解析D.最不受欢迎的合作者反馈收藏

⊙ω⊙ 其中就是要求的LPC,P表示预测阶数。好处：可以得到声道模型及其模型参数的方法，广泛用于语音识别以及语音合成中。importlibrosaimportpython_speech_featuresi线性预测lpc模型的本质即探究声管模型的性质(参数)。二.线性预测模型(计算LPC系数) 1. 模型建立：根据上面的条件，分帧后的语音信号产生可以等效为单位脉冲序列激励声道管，该过程为

LPC 1. Linear Prencdictive Coding -- 线性预测编码LPC语音编码是最基本的低速率语音编码方法，LPC语音编码的基础是语音产生模型，在这个模型中，语音是由激励信号激励一个自LPC(linear predictive coding,LPC),也就是线性预测编码。原理在"线性预测编码"这篇文章有讲。2)声码器在发送端对语音信号进行分析，提取出语音信号的特征参

3.LPC模型的求解(求解ai) a)自相关法：b)协方差法：参加卷积运算的语音不限于0～N-1窗内的语音，而是m=-P~N-1。两种方法的区别：百度试题题目LPC模型是指( ) A. 管理模式B. 、激励的方法C. 高素质的人员D. 最不与自己合作的同事相关知识点：试题来源：解析D.最不与自己合作的同事反馈收藏