Coeficiente de predicción lineal y síntesis de voz de error de predicción basada en MATLAB
La síntesis de voz es un campo de investigación importante que implica convertir texto en señales de voz naturales y fluidas. En este artículo, presentaremos cómo implementar la síntesis de voz utilizando coeficientes de predicción lineal y errores de predicción en MATLAB. Primero discutiremos el principio del análisis de predicción lineal, luego presentaremos el método de cálculo del error de predicción y finalmente brindaremos la implementación del código MATLAB correspondiente.
El análisis predictivo lineal es un método de análisis de sonido basado en un modelo de filtrado lineal, que supone que la señal de voz se puede combinar linealmente desde varios puntos de muestreo anteriores. La idea central del análisis de predicción lineal es minimizar el error de predicción encontrando los coeficientes de filtro lineal óptimos. Estos coeficientes de filtro lineal se denominan coeficientes de predicción lineal y se pueden utilizar para reconstruir la señal de voz.
El error de pronóstico es la porción del residuo que no puede predecirse con precisión mediante un análisis predictivo lineal. Una forma común de calcular el error de pronóstico es utilizar un modelo autorregresivo (AR). El modelo AR supone que el punto de muestreo actual se puede combinar linealmente a partir de varios puntos de muestreo anteriores. Al encontrar los coeficientes óptimos del modelo AR, podemos minimizar el error de predicción.
El siguiente es un ejemplo de código que utiliza MATLAB para implementar síntesis de voz basada en coeficientes de predicción lineal y errores de predicción:
% 读取语音信号
[y, fs] = audioread('speech.wav')