【ACF和AMDF】基于ACF和AMDF合作算法的语音编码matlab仿真

1.软件版本

matlab2013b

2.系统设计概述

首先，整体框架的基本构架如下所示：

编码：

解码：

传统的AMDF算法或者ACF算法都无法满足实际的需求，这里，通过计算AMDF/ACF值或者ACF/AMDF值。这里选择效果更好的ACF/AMDF方法进行。

矢量量化采用一种逐帧的LPC VQ方案，这里，基本流程：

得到的音调预测和增益直接进行量化，而线性预测则需要进行矢量量化器进行量化，并进行组帧。

        其中矢量编码解码的基本结构如下所示：

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3.部分源码

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\'
addpath 'Train\'

RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',1));

%读取待处理的声音文件
[yOri,Fs,nbits] = wavread('test1.wav');
sound(yOri,Fs);

plotFlag        = 0; %绘图标识位
istrain         = 0;
%1.预处理,滤波
%1.预处理,滤波
n     = 8; 
Wn    = ([60,3600]/4000);
[b,a] = butter(n,Wn,'bandpass'); 
yPre  = filter(b,a,yOri);
plot1;

%2.预加重 
%2.预加重 
a   = 1;
b   = [1 -0.9375];
yPw = filter(b,a,yPre);
plot2;

%3.清、浊音判决的分析及量化
%低带能量：通过一个截止频率为900Hz 阻带为10dB的低通滤波器
Wp   = 900/4000;
[b,a]= cheby2(6,10,Wp,'low');
yLF  = filter(b,a,yPre);
plot3;

%成帧
[yFrame,nF]    = func_enFrame(yLF); 

%短时能量来区分清/浊音
VoiceSoundFlag = func_short_energy(yFrame,nF);

%二阶逆滤波（白化滤波）
yFrame         = inverseFilter(yFrame,nF); 

%获得基音周期（AMDF）
pitchT         = func_GetPitch(yFrame,VoiceSoundFlag,nF); 

%计算增益(RMS)
RMS            = func_RMS(yFrame,VoiceSoundFlag,pitchT,nF);

%LPC预测阶数
[Vlpc,Vlsf]    = func_LPC_Order(yFrame,nF);

%矢量量化采用王炳锡书5.8章红圈的方法,并组帧
%训练，得到码本，这里需要大量的语音库，这里仅仅提供算法流程，训练库使用少量样本
if istrain == 1
   tops; 
   load Train\code_save.mat 
else
   load Train\code_save.mat 
end

figure;
K1 = 1;
K2 = 2;
plot(lsf{1}(K1,:), lsf{1}(K2,:), 'xr');
hold on;
plot(code{1}(K1,:),code{1}(K2,:), 'vk');
hold on;
plot(lsf{2}(K1,:), lsf{2}(K2,:),  'xb');
hold on;
plot(code{2}(K1,:),code{2}(K2,:), '+k');
hold on;

xlabel('2th Dimension');
ylabel('6th Dimension');
legend('Speaker 1', 'Codebook 1', 'Speaker 2', 'Codebook 2');
title('2D plot of accoustic vectors');

%VQ发送
Frame = func_vq_trans(Vlsf,pitchT,RMS,VoiceSoundFlag,nF,code);

%计算压缩对比
Rate = func_size_cal(yOri,Frame);


%接收，矢量解码器
[Vlsf3,VQ_decode,lsf_code,VoiceSoundFlag3,RMS3,pitchT3] = func_vq_rec(Frame,nF,code);

%解码
yCom = func_decode(Vlsf3,VoiceSoundFlag3,pitchT3,RMS3,nF);

%去加重
b    = 1;
a    = [1 -0.9375];
yCom = filter(b,a,yCom);
sound(yCom,Fs); 


figure;
subplot(311);
plot(yOri);

subplot(312);
plot(pitchT);

subplot(313);
plot(yCom);

 

4.仿真结论

5.参考文献

[1]夏殿松, 胡淼, 洪夏俊. 一种基于AMDF和ACF的基音周期提取算法研究[J]. 军事通信技术, 2009(1):5.A03-06