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lpc autocorrelation prediction for speech
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详细说明：语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等 绝对保证质量，是保研后导师布置的一些基础程序-Details: short-time speech signal analysis, including: framing, short-term energy, short-term average rate, short-time zero crossing rate, short-time a
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This MATLAB exercise designs and implements a pitch period detector based on detecting and tracking peaks in the autocorrelation of the LPC error signal during regions of voiced speech. The pitch detection procedure is called the SIFT (Simple Inverse
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本程序是用matlab编写的LPC算法，用于语音基频信号检测中。具体包括利用自相关法计算LPC系数。-This program is prepared using matlab LPC algorithm for speech baseband signal detection. Specifically including the use of LPC coefficients calculated autocorrelation method.
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这个MATLAB构建一个锻炼LPC声码器,即,执行LPC分析和合成语音文件,导致合成语音近似原始的演讲。LPC分析使用一个标准的自相关分析来确定LPC系数的设置,一帧一帧的基础上,以及框架获得。一个独立的分析方法(cepstral螺距内检测器)把每一帧的言论是要么表示演讲(时间由cepstral峰值的位置在指定范围的音调时期)或无声的言论(模拟随机噪声帧)0帧基音周期的样本。独立的分析提供了一个两国并存的激发函数LPC合成处理的一部分,包括一系列的脉冲(表示帧期间)和/或噪声序列(在无声的帧)。
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matlab编写,语音处理中求LPC系数的自相关程序,-In matlab, and speech processing for LPC coefficients autocorrelation procedure,
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