lpc模型是指

猎虎

LPC在管理学上是线性预测编码是一种非常重要的编码方法。管理学中主要是分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数，对声音波形的编码实际就转化为对这些参数的编码，这就使声音的数据量大大减少。

在接收端使用LPC分析得到的参数，通过话音合成器重构话音。合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线性滤波器，它代表人的话音生成系统模型。时变线性滤波器既当作预测器使用，又当作合成器使用。分析话音波形时，主要是当作预测器使用，合成话音时当作话音生成模型使用。

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[Lpcanddtwrar] - 用matlab做的语音识别，包括语音检测，过滤产品列表文件，这个程序（在文件上点击你需要确定是否，如果是垃圾在下面的控诉的评价）：查看1wav

3wav

mainm

sfourim

shighpassfm

sifourim

sloadm

slowpassfm

songyuanwc。 TXT

squrm

ssavem

低通滤波器，高通滤波器。WAV WAV

1、LPC在管理学上是线性预测编码是一种非常重要的编码方法。

2、管理学中主要是分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数，对声音波形的编码实际就转化为对这些参数的编码，这就使声音的数据量大大减少。

3、LPC问卷是菲德勒为了测定一个人的领导方式所设计的，叫做“最不喜欢同事评价问卷”。这一问卷由16组对应形容词构成，按照LPC问卷的调查，16个问题的得分相加取平均值，如果得分在12~22之间， ***为任务导向型；如果得分在41~57之间，***为关系导向型（因为所评价的对象是最不喜欢的同事，所以在实际 *** 作中没有出现57以上的高分）；如果得分在23~40之间，***处于中间状态。

扩展资料：

1、在接收端使用LPC分析得到的参数，通过话音合成器重构话音。合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线性滤波器，它代表人的话音生成系统模型。时变线性滤波器既当作预测器使用，又当作合成器使用。

2、分析话音波形时，主要是当作预测器使用，合成话音时当作话音生成模型使用。随着话音波形的变化，周期性地使模型的参数和激励条件适合新的要求。

3、按照LPC问卷的调查，16个问题的得分相加取平均值，如果得分在12~22之间，***为任务导向型；如果得分在41~57之间，***为关系导向型（因为所评价的对象是最不喜欢的同事，所以在实际 *** 作中没有出现57以上的高分）。

参考资料：

百度百科-LPC

管理方格和lpc的区别

最佳答案：管理方格是参数、lpc是编码方法

LPC在管理学上是线性预测编码是一种非常重要的编码方法。

管理方格是通过分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数。

几乎照搬 语音特征参数MFCC提取过程详解

参考CSDN 语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

1定义

MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）：是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。Mel标度描述了人耳频率的非线性特性，它与频率的关系可用下式近似表示：

2流程图

3预加重

预加重处理其实是将语音信号通过一个高通滤波器：

的取值介于09-10之间，通常取097。

4分帧

语音信号在宏观上是不平稳的，在微观上是平稳的（傅里叶变换要求输入的信号的平稳的），具有短时平稳性（10---30ms内可以认为语音信号近似不变），因此我们要把语音信号分为一些短段来进行处理，每一个短段称为一帧（CHUNK）。

帧定义为：N个采样点集合成一个观测单位。

通常情况下N的值为256或512，涵盖的时间约为20~30ms左右。为了避免相邻两帧的变化过大，因此会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，通常M的值约为N的1/2或1/3。通常语音识别所采用语音信号的采样频率为8KHz或16KHz，以8KHz来说，若帧长度为256个采样点，则对应的时间长度是256/8000×1000=32ms。

上面的说法是用采样点来描述的，也有直接用帧长进行描述的，比如：帧长20ms，帧移10ms。

5加窗

将每一帧乘以汉明窗，以增加帧左端和右端的连续性。

之后我们会对汉明窗中的数据进行FFT，它假设一个窗内的信号是代表一个周期的信号（也就是说窗的左端和右端应该大致能连在一起）。而通常一小段音频数据没有明显的周期性，加上汉明窗后，数据形状就有点周期的感觉了。

汉明窗的公式如下：

通常情况下， 取046。

6FFT

FFT是快速傅里叶变换的缩写。

由于信号在时域上的变换通常很难看出信号的特性，所以通常将它转换为频域上的能量分布来观察，不同的能量分布，就能代表不同语音的特性。所以在乘上汉明窗后，每帧还必须再经过快速傅里叶变换以得到在频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱 取模平方 得到语音信号的 功率谱 。设语音信号的DFT为：

式中x(n)为输入的语音信号，N表示傅里叶变换的点数。

7三角带通滤波器

将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，定义一个有M个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界 带的个数相近），采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为f(m),m=1,2,,M。M通常取22-26。各f(m)之间的间隔随着m值的减小而缩小，随着m值的增大而增宽，如图所示：

8每个滤波器组输出

计算每个滤波器组输出的对数能量为：

9经离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数：

10对数能量

此外，一帧的音量（即能量），也是语音的重要特征，而且非常容易计算。因此，通常再加上一帧的对数能量（定义：一帧内信号的平方和，再取以10为底的对数值，再乘以10）使得每一帧基本的语音特征就多了一维，包括一个对数能量和剩下的倒频谱参数。

因此，MFCC的维度常用的是13（12+1）加上一阶差分和二阶差分，一共39。

11动态差分参数的提取（包括一阶差分和二阶差分）

标准的倒谱参数MFCC只反映了语音参数的静态特性，语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。实验证明：把动、静态特征结合起来才能有效提高系统的识别性能。差分参数的计算可以采用下面的公式：

参考 语音识别（五）——Mel-Frequency Analysis, FBank, 语音识别的评价指标, 声学模型进阶

Filter bank和MFCC的计算步骤基本一致，只是没有做IDFT而已。

FBank与MFCC对比：

1计算量：MFCC是在FBank的基础上进行的，所以MFCC的计算量更大

2特征区分度：FBank特征相关性较高（相邻滤波器组有重叠），MFCC具有更好的判别度，这也是在大多数语音识别论文中用的是MFCC，而不是FBank的原因

3使用对角协方差矩阵的GMM由于忽略了不同特征维度的相关性，MFCC更适合用来做特征。

4DNN/CNN可以更好的利用这些相关性，使用fbank特征可以更多地降低WER。

参考知乎的答案： 语音识别，语谱图对比MFCC、Fbank等特征，在识别方面有哪些优势？

DNN做声学模型时，一般用filterbank feature，不用mfcc，因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的）。mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵，而cepstral coefficient更符合这种假设。linear spectrogram里面冗余信息太多了，维度也高，所以一般也不用。

LPC：Linear Prediction Coefficient线性预测系数。

对语音信号进行线性预测分析的基本思想是：一个语音的采样能够用过去若干个语音采样的线性组合来逼近，通过线性预测到的采样在最小均方误差意义上逼近实际语音采样，可以求取一组唯一的预测系数。预测系数就是线性组合中所用的加权系数，这种线性预测分析最早是用于语音编码中。

在数中找到fra这个函数，照着输入后保存，可以把“运行结果总是出现怎样的错误：

Undefined function 'fra' for input arguments of type 'double'”的错误提示消除，但感觉程序其他地方还有问题

LPC是线性预测编码（linear predictive coding，LPC）是一种非常重要的编码方法。从原理上讲，LPC是通过分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数，对声音波形的编码实际就转化为对这些参数的编码，这就使声音的数据量大大减少。

LPC是用简单语言定义的首字母缩写词或缩写词。除了VK,Instagram,Whatsapp和Snapchat等社交网络软件之外，此页面还说明了LPC在消息传递和聊天论坛中的用法。

在接收端使用LPC分析得到的参数，通过话音合成器重构话音。合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线性滤波器，它代表人的话音生成系统模型。时变线性滤波器既当作预测器使用，又当作合成器使用。

分析话音波形时，主要是当作预测器使用，合成话音时当作话音生成模型使用。随着话音波形的变化，周期性地使模型的参数和激励条件适合新的要求。

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