Howtosignalprocessing
- Jak używać LPC w MATLAB?
- Do czego służy liniowe kodowanie predykcyjne?
- Jaka jest liniowa metoda prognozowania?
- Co to jest synteza mowy LPC?
Jak używać LPC w MATLAB?
[a, g] = lpc (x, p) znajduje współczynniki predyktora liniowego rzędu P t, filtra FIR, który przewiduje bieżącą wartość realistycznej serii czasowej x w oparciu o przeszłe próbki. Funkcja zwraca również g, wariancję błędu prognozowania.
Do czego służy liniowe kodowanie predykcyjne?
Liniowe kodowanie predykcyjne (LPC) to metoda stosowana głównie w przetwarzaniu sygnału audio i przetwarzaniu mowy do reprezentowania koperty widmowej cyfrowego sygnału mowy w formie sprężonej, przy użyciu informacji o liniowym modelu predykcyjnym. LPC jest najczęściej stosowaną metodą w kodowaniu mowy i syntezy mowy.
Jaka jest liniowa metoda prognozowania?
Prognozy liniowe jest operacją matematyczną, w której przyszłe wartości sygnału dyskretnego są szacowane jako funkcja liniowa poprzednich próbek. W cyfrowym przetwarzaniu sygnału prognozowanie liniowe jest często nazywane liniowym kodowaniem predykcyjnym (LPC), a zatem można ją postrzegać jako podzbiór teorii filtra.
Co to jest synteza mowy LPC?
Popularną techniką stosowaną do analizy i syntezy mowy jest liniowe kodowanie predykcyjne (LPC). W tej technice do przewidywania następnej próbki sygnału używane są poprzednie n próbki sygnału mowy. Błąd prognozy, który jest błędem między taką zrekonstruowaną próbką a rzeczywistą próbką, jest zminimalizowany.
