《基于Matlab的LPC声码器算法仿真与性能评估》14000字

I-IIII基于Matlab的LPC声码器算法仿真与性能评估摘要在通信系统中，对于线性预测编码中参数进行分析，基于语音信号特点对编码及译码器进行设计，同时利用实际音频信号进行性能验证分析。研究好线性预测编码技术的最小的应用场景，在现实生活中的应用方式，预测编码将输入信号转变为方便传输的数字信号，通常，线性预测编码参数进行分析，基于语音信号特点对预测编码及声码器进行设计并对这些参数进行编码，而混合编码则结合了二者的优势，本文所设计的预测编码声码器采用的编码方式就是预测编码。本论文针对线性预测编码（LPC）声码器进行激励信源过于简单，提出一系列的优化方法，包括这方面的工作：采用混合信号激励代换简单的二元激励，优化了激励语音信号；简单了基音周期提取的编码算法，下降了算法的时间难度和通信系统时延，增高了语音信号的实用性；此自带声音强度的优化采用新，LPC算法中初始码本选用随机算法容易造成的，并用本论文提出的二级联矢量算法此子带声音强度进行二级矢量优化，增加了声音强的量化。本文针对利用Matlap编码软件提出的算法进行仿真实验，参数提取线性预测算法来预测出相应的结果、掌握LPC的基本原理，关键参数和基本原则，作出一系列的优化改进设计。关键词：语音信号，混合激励编码，两级矢量量化,Matlap仿真目录摘要 -绪论引言语音信号声码器可以对语音进行编码和解码，语音信号解码器于19世纪二十年代诞生于美国的贝尔实验室。从那年开始语音信号声码器进入了迅速发展期间，很多的科研人员对语音编码信号及语音信号合并开展科研,对此获得了相当不错的收获（李泽宇,张晓峰,2022)。语音编码信号和语音信号合并成是提升语音声码器优良的重要因素,低速率语音编码信号的科研更吸引了人们的注视(王俊鹏,刘一凡,2023)。19世纪70年代初,简单的线性声码器在编码效率方面能够达到0.9〜3.4kb/s之间的范围,但是其具有依靠于清浊音判决的二次元激励信号模型的特性,因此合并语音的清晰度较差,有时候带震动声和轰隆声(陈星河,赵雨桐,2021)。因此,预测声码器算法大部分都是线性预测声码器的概念上更改而来,本论文以混合激励语言信号为激励信源对，使合成语音信号效果得到了提高,从这些对话中看出在自然度和可懂度方面都有所改，声码器在众多研究人员的大力推动下正向往着语音信号质量好，速度更低、抵抗干扰强度越来越强、延时更迟、预测要求更高的方向发展(刘佳怡,黄志豪,2021)。此激励信源的重要参数子带声音强度,本论文对其进行了二级矢量优化,增高了优化精度,获得激励信源的得到更好准确。对子带声音信号强化的细量化此得到激励信号更强准地熟识了现实的语音信号,其得到解码后的语音信号波形更强附近原来的语音,这对激励信源参数量化中的一个进步(张雅静,周赫连,2022)。语言编解码概述语音编码概述语音消息信号被用在数字化、传输和数据存储化的过程中,使用能表达数字语音消息信号的比特数尽可能少的编码方法,依据此理论框架进行全面分析可获知结果被广泛称为数字语音信号编码。压缩应用语音通道信号的增加传输数据带宽、增加语音信道的数据传输速率,在现代语音数据通信应用技术的不断发展中一直被技术研究工作人员广泛推崇(林浩然,吴志明,2020)。最新的能准确达到这种编码标准的重要编码方法之一就是采用语音视频编码,据相关统计资料分析,从而将时域或频域两种编码方式应用，这在一定程度上展现了即使很少用大容量的无线传输视频信道也很难能够承受如此大的视频数码分辨率,所以语音编码对语音通信来说意义是重大的(唐子凡,何悦彤,2019)。对于这一部分的创作借鉴了章和宁教授的相关主题的研究，主要体现在思路和手法方面，在思路上遵循了其强调的系统性与逻辑性的原则。语音视频编码的传输速率可以用i和o表示,单位是比特/秒(b/s)。那么语音信号速率为(赵俊杰,王欣怡,2023):I=log果从另一个的数学角度分析来看,如果将一个发音电话是以最低语音信号传送速度来接受报文,但是每一个英文字母的语音信号编码器在比特比位数大约为7位,也就是7bit,假如一个通信电话语音信号的最低发送速率大约为每分钟126个发音英文单词。假设一个单字的平均发音长度大约为7个元音字母,那么其语音速率为(徐子琪,陈立锋,2020)I=7b×60126100b/s综上可知,语音信号编码的限度速率大概是70-90b/so这只能传输语音信息的内容而能人在说话时的音量，从这些记录中体现音调等最好的信息,但这信息在语音编码的时候就被掉下去了(李东旭,郭昕怡,2020)。这种双重视角不仅促进了对研究对象内部运作的理解，也为解决实际问题提出了更具针对性的方法。语音编码的分类以根据语音视频编解码的基本特征对其编码进行系统分类,大体上我们可以将其分为主要如下三类(孙艺博,陈可欣,2020):波形语音编码、参数语音编码和各种混合语音编码。如果根据不同的视频应用环境场景我还可以将数字语音视频编码系统分为数字音乐视频编码和数字语音视频编码。本文按照特征分类的编解码进行介绍:（1）波形信息编码是一种时间域语音信号调换成数字语音信号的编码技术,此种编码技术有很强的合适能力以及较高的语音信号质量,而语音缩小的结果不好,经常要求30kb/s以上的误码率(刘昱辰,郑馨月,2023)。（2）数字信号参数编码根据语音信号的特征参数运行编码,可以得到重大的缩小比率,而语音信号质量不怎么好,但是解码的计算难度比较高(王文博,蔡佳霖,2022)。（3）混合波形编码技术是一种指同时可以结合两种及以上的波形编码方式对两种语音参数信号编码进行混合编码,这在一定程度上反映出来这种编辑方式使人可以同时分别拥有语音波形信号编码和语音参数信号编码各自的一些优点,会获得更好的编码效果(杨柏林,范婷婷,2023)。本文中的数据处理技巧对比早期的方法而言，更加简洁高效。采用了更为简化的预处理程序，这一程序去除了不必须的转换步骤，优化了数据清理和归一化过程，从而极大提高了处理效率。2.3语音参数编码技术本节主要介绍三种常用的参数编码技术（1）.线性预测编码（LPC）线性预测编码是指低速度参数编码信号中最主要的编码方式，在编码进行中,不清晰语音判断只采用和清晰语音两个语音作为语音信号的判决标准。使用于判断的现实语音信号视为一种激励性的语言信号使用来激励全场的极点系统,最后一步对语音信号进行合成操作(郭紫萱,周俊熙,2022)。在这种布局下通过利用的线性算法预测视频编码信号,取得的视频语音信号传输速度低、可靠度挺好。综上可知所以,lpc-10在1975年被美国正式用作2.5kb/s低速率数字信号语音视频通信系统的标准(赵思琦,刘凯旋,2019)。LPC-10编码器框图如图2-1所示。图2-1LPC-10编码器框图（2）.码激励线性预测编码（CELP）在这种布局里针对目前线性矢量预测语音编码的码本模型比较简单,经过语音编码处理得到的码本语音编码质量一般不太好等一些问题,一种可利用码本信息作为语音激励源,应用于线性矢量预测量化编码技术的新型线性矢量预测语音编码,该技术在1984年被诸如manfredrschroeder和mabishnusatal等所提出。从这些程序可以发现码源和激励技术线性编码预测量化编码技术应用于数字矢量码的量化编码技术(陈昊宇,吴丽娜,2019)。码制和激励采用线性速度预测文字搜索的编码运算过程复杂度较大;2)算法采用的均方差及误差计算准则不足较适合广泛应用于低编码速率及极低编码速率下的语音文字编码。因此,如果为了让语音速率精度达到更低,码制和激励的非线性语音预测很难能够得到一个高质量的语音[5](杨泽宇,林心怡,2019)。研究中遇到的难题和局限性为后续工作指引了改进的方向，激发研究人员不断优化和完善研究设计，以期实现更深入的理解和更广泛的应用价值。（3）.多带激励编码MBE在频域中,将以一个基音域的频率作为间隔的一个语音转换成若干的一个子频带,每个子频带分别进行不清晰两个音域的判决,从这些措施中看出最后我们使用白低音噪声，要利用直接检查表的编码方法对信号编码之后的一个语音数字信号数据帧中的参数数据进行直接检查和实现纠错(孙嘉祺,张浩辰,2023)。在经过多次纠错后就已经可以直接得到包含基音发声周期、不清晰声发音周期指、增加以及反射击系数的这四个重要参数的平均值,解码后出来的结果延迟一时间后再运行平滑输出,在这等场景中这样做的一个好处也就是译码可以在上一帧、当前帧和下一帧三帧内同时进行平滑，但一帧之内语音可能还会存在一次不止一个输入基音块的周期,所以我们需要在语音接收这个数值时首先进行从第一帧周期到整个基音块的参数转换和插值(丁怡然,蔡泽民,2022)。

线性预测编码原理线性预测编码原理语音信号的线性预测分析线性语音预测近年来,线性语音预测被物理学者们广泛进行重点深入研究,并且几乎同时出现在现代语音音频信号分析处理的各个重要研究技术领域(韩思源,张文琪,2022)。线性语音预测参数分析方法提供了一组能将语音数字信号码率模型化的参数,几乎完全能够精确地得出表达一组语音数字信号的码率频谱变化幅度约为h,这种线性预测参数编码不是对一般正常情况下它的重新预测编码,在这种设定里而且它们还能为您提供一个非常好的单一声道信号模型和音频模型参数估计计算方法,所以能够使其的功能被非常好的实际应用推广到数字语音音频信号图像处理技术中的各个领域中[4](王欣怡,李睿智,2021)。这一结论为相关领域提供了可靠的参考，并为进一步的研究构建了坚实的基础。遇到这种情况时线性误差预测数据分析的基本设计思想也就是:用一个前组样本数据的值与P样本中点值的差来计算预测本组或者上下组某一组的样点的差值(魏弘宇,邓彦霖,2022) (STYLEREF1\s3.SEQ(\*ARABIC\s11)预测误差e(n)如式(3.2)所示： (STYLEREF1\s3.SEQ(\*ARABIC\s12)从这些过程中看出最基本的低中高速率音频语音参数编码方法也就是利用线性参数预测语音编码,而且目前应用最成功的低中高速率语音参数编码语音音频编码器也非它我所属。线性噪音预测信号声码器的主要基本原理主要是(周子安,马若彤,2021):按照这种理论框架进行探究结论为本机采用高频线性噪声预测信号分析器的原理在全方位极点式的声音通道信号模型中,将声道模型信号参数与声道。线性声波预测音频声码器软件框图结构如软件图3-1所示(李俊凯,王佳琪,2021)。通过跨学科的合作与交流，本文成功地将多个领域的理论与方法相结合，为解决复杂问题提供了全新的视角和解决方案。图3-1线性预测编码声码器框图LPC-10编码器图3-2是采用lpc-10声码器音频编码的主要原理流程框图。图3-2是采用lpc-10声码器音频编码的主要原理流程框图对LPC-10声码器音频编码原来的开始的语音信号输入后,第一步穿过一个低通模拟滤波器之后,就用9kHz采样速度运行V/UV调换来获得语音信号的数据化语音编码。分两步同时对数据化语音进行处理，从这些分析中证明对激励编码信息运行处理(吴思源,韩依然,2022)。借助实证分析、案例分析及综合研究方法，本文不仅证实了理论构想的可靠性，还揭示了实践中的关键因素及其作用机理。先对语音进行分差处理,即一帧(21.5ms)语音含有190个样点,而且对每一帧语音信号获取其重要参数后再利用编码传送。编码以后就可以取得该元音帧的不清晰语音变化周期基音周期标志。其中每个基音变化周期用平均值和幅度差值表示函数(AMDF)方法计算得到。对每一声道音频参数数据提取的各方面的功能进行优化处理(杨子杰,王睿文,2020)。低通滤波线性预测编码详细操做内容是首先对数据语音信号运行加重处理。因此受到音频视频信号大多数的能量都需要聚集在低通频率范围之内,且里面中的功率变化频率谱线会随着语音信号频率而不断增长。语音高频率端的功率谱衰弱程度就会达到一个没法想象的结果。从这些章节中看出所以我们需要先对各种语音音频信号干扰运行警告，预测加重复的规划,其高频功率以提升,通过这些细节表明提升语音声信号道参数获取的准确度(刘浩然,朱家欣,2020)。预测的加重语音滤波器的信号传送速度函数为(3-3)参数提取及编码(1).线性预测系数的计算与编码线性预测编码器中使用的是9阶线性预测编码低通滤波器,计算线性预测系数{s}采用的方法是线性预测逆滤波器。在设计优化的过程中，本文特别关注了经济合理性与方案的可复制性，相较于原始规划，在多个方面进行了细致的改良与提升。线性预测滤波器的传递函数如下式(许雅萱,李子瑜,2022):(STYLEREF1\s3.SEQ(\*ARABIC\s14)因为其非线性时间预测误差系数对时间误差较为敏感,量化时必然引入误差,所以不能将线性预测系数直接进行量化(陈梓萱,王俊熙,2022)。这无疑地揭示了本质但是每个反射系数的绝对量化时间精度必须能够达到9〜11,才能直接形成一个高稳定性的反射滤波器,所以将用来预测反射系数的sa,转换成反射系数k,(对该系数对精度误差不敏感),这是势在必行的,量化时间也是題易的要保证系数的绝对稳定性和条件(它的绝对值必须小于1)(李浩然,张子和,2022)。(2).基音周期的提取与编码自然互相关时间函数的算法，自然互相关时间函数的算法其实是一种时域的信号处理计算方法,它主要是用两个不同信号之间的时域相关性和函数关系来直接度量它们之间可能存在的信号相似性的(王晨曦,刘梓涵,2023)。这些研究设想与探索领域不仅立足于对当前状况的深刻洞察，还结合了领域内的最新发展与未来预测，旨在探索未知地带、解决现实问题并推动学术进步。某种程度看出自然互相关函数演算法的基本原理也就是相对周期性离散语音音频信号的自然互相关函数时延会在相对时延长度等于零的函数一个周期性的处理时产生并给出一个极大极小值,所以我们可以通过利用计算离散语音音频信号的自然互相计算函数的最大极小值时延来实现计算离散语音音频信号的自然基音函数周期性pl相对离散语音信号(无限长)的自然互相计算函数定义为(陈浩宇,王思敏,2023):(3-5)这在某种程度上印证了延时调频使用的其他数字音频延迟调频调制语言信号,式3-5中v和v的v数字语音调制信号的延时调频取样时的定值最高频率宽度范围一般应该是20〜150,相应的其他数字音频基音调制信号的高频率延时取样定值宽度范围一般应该是60〜500Hz。结果的吻合性说明理论模型中考虑的影响因素及其相互作用是合理的，对理解研究现象的本质至关重要。离散高密相关射频信号处理函数x是x'[n]的自同态离散相关的高密度信号函数x的定义形式为(张哲宇,赵颖慧,2022):(3-6)一个有的函数的分析函数来说,自定义相关性的函数就是对应地肯定的函数周期性,且在对函数语音上的周期峰值对应的一个整数点上面也具的周期高峰值(孙宇翔,刘嘉怡,2022)。根据最大的运动峰值在零点的水平横坐标值来计算它与峰值v=0点之间的平均距离,因为公式来精确估算它的基因音的运动轨迹(王思源,张若楠,2022)。考虑到理论与实践间的固有差异，本文进行了深入的分析与必要的调整。为了促使理论模型更好地适应实际操作情境，我们不仅严谨地推导和验证了理论框架，还广泛涉足实践领域，通过多元化的研究方法等渠道，搜集了大量的第一手资料。(3).线性编码参数的比特分配与发送其采用语音信号声码器的语音传传送编码流,同步语音信号编码信号中进行编码的传送参数大概占55bit,这些编码参数主要包括(李芝和,王雨萱,2019):11个反射击系数k⑴〜K(10)、增加系数、语音调换周期、不清晰语音判决、同一步语音信号，因此采用语音信号声码器每秒可以传送45.6帧,最后总的传送速度是2,5Kb/S.线性预解码原理解码方法LPC算法的解码结果主要工作是译码收到的参数进行解码,根据解码得出的参数及增加有些先进合并出的语音信号具有特好的优势(赵文博,张瑞琪,2020)。其详细的解码原理如图3-3所示。语音合成随着现代语音识别技术科学研究的不断深入发展,现代通信技术的迅速发展和现代日常生活中应用语音信号技术及其重要性所占比重越来越大。语音音频合成通信技术又是现代语音通信技术中一个非常重要的合成技术,它能够满足群众的实际需求,能够涉及到社会各个领域(刘志宏,李昊天,2022)。这一发现不仅增强了本文对该领域知识体系的信心，还为跨学科合作提供了共识基础。因此,这在一定范围内显示了现代数字语音预测信号信息处理中最重要核心的语音技术之一被公开地认为也就是利用线性语音预测信号分析器和语音信号合成器的技术。线性语音预测信号分析应用语音信号合成该技术几乎可以涉及应用到所有语音音频信号分析处理过程中的各个领域比如分析、合成、编码、识别等各个方面,到今天名称为止,其技术仍是目前语音音频信号分析处理中最重要的几种语音信号分析合成技术之一(陈雨彤,周晓琳,2022)。这些相似性不仅体现在分析设计的方法论上，如数据收集与分析手段的采用，还深刻反映在核心发现与推论之中。这在某种程度上指出线性函数预测编码中的合成技术采用的是参数合成与波形拼接相结合的技术对语音信号进行合成,在线性预测解码器收端的合器采用的滤波器为直接型递归滤波器H(z)的函数表达式如式3-7所示。在这种氛围中语音信号就通过式的直接型递归滤波器来合成(邓雅婷,朱晨曦,2021)。如图3-2所示合成的语音信号还需要经过幅度校正、去加重和A/D变换。所有的工作做完后将得到的激励信号经过一个3600Hz的低通滤波器输出模拟语音信号。(3-7)激励语音信号和滤波器系数为,则重建语音为:(3-8)式3-8的语音模型被我们称为重建语音原始重建前的模型,s(n)也被称为语音重建后的语音,若e和x(n)分别等于x和e(n),则我们可以证明说语音重建后的语音和原始重建语音s(n)模型完全相同(徐昊宇,赵瑞琳,2022)。成本控制方面，通过精简无效步骤、采用成本效益更高的方案，有效减少了总体成本，提升了方案的性价比。

对线性预测编解码算法的改进本章主要介绍的是对线性预测编解码算法的改进。对线性预测编解码算法的优化改进方法分别为:（1)对激励源的改进;（2)对基音周期提取算法的优化;（3)对编解码算法的改进(魏子怡,王雪莹,2021)。对激励源的优化改进简单的二元线性噪音预测噪声出现的这种情况是因为现实生活中的语音通常是清音和浊音都存在的语音(过渡段和噪声很强的语音段尤其明显)。语音质量会受到清浊音判决情况好坏的影响,在这类条件当中如何准确的进行清/浊音判决对研究者来说显得尤为重要,本文采用混合激励代替简单的二元激励对传统的线性预测编解码算法中的激励源进行了一定的优化改进(陈怡然,张语菲,2022)。本文还通过与其他相关研究的对比，验证了研究结论的普适性和创新性。通过与已有文献的结论进行对比分析，本文发现研究结果不仅支持了部分已有观点，还提出了新的见解，为相关领域的理论发展提供了新的视角和证据。对参数提取算法的改进本文用rabiner提出的方法来简化线性预测编码算法中的基音提取方法,降低了线性预测编码算法的复杂度;处于这种状况下在参数提取方面除了提取传统的线性预测编码模型中需要的参数基音周期、清/浊音判决、RMS等外,还采用分带混合激励技术提取语音信号的子带声音强度浊音隶属度(杨昕妍,刘国辉,2020)。分带混合激励是混合激励模型中最重要的特征之一。求出信号y(n)和y'(n)的相关值R(k):(4-1);从这些证据可以看出得到互相的有关值后,认为该发声帧基音为浊音帧,基音位置周期定义为,即使R(k)为当取最大相关值时的基音位置大于k的最大值。语音信号的子带声音强度的提取过程如下图4-1所示。图4-1子带声音强度提取图从这些细节中可以看出分别通过5个6阶的子频带和普通信号滤波器,将每个输入射频信号进行分割转,归一化自发音相关周期函数值并进行周期计算,得到清浊分数音和基音相关周期函数p2和自发音相关周期函数的比值,清/浊分数音的周期判决计算结果由r(p2)的函数值进行决定(邹晨宇,马雪琳,2022);在分析策略上，本文融合了定量与定性分析，以全面、客观地解读数据，并运用统计软件对数据进行处理同时进行了敏感性分析，以评估研究结果对关键预设变动的稳定性。后面的四个基音子带,这在一定程度上反映出来分别通过使用子音母带基声信号和子音母带基音信号。图4-2某中语音分解为5子带图在这样的背景下对于每一个浊的语音或者一个抖动比较浊的语音帧来说,分别进行计算可得出各个子点频带上的语音激励信号的抖动声音脉冲强度,得出的计算结果将直接决定各子点在带子帧里面抖动脉冲源和抖动噪声源之间形成脉冲激励语音信号时的声音加权值,进而计算得到整个语音频带的噪声激励语音信号(李俊凯,王佳琪,2021)。以往的研究多集中于目标的主流特征和直接关系，本文则专注于挖掘那些常被忽略的边缘特性和间接联系。参数量化算法的改进从这些模式中显现在参数量化过程中对算法进行改进化，结合二级码本级联训练模型算法在大大减少码本文字数据搜索的运行时间和减少存储数据空间消耗方面的巨大优势,根据相关文献[28]中论文提出的模糊码本聚集分类与互联lbg码本级联的码avq转换算法,本文主要提出了一个模糊码本聚集分类码本级别互联lbg二级中的码本级联训练模型算法,吸取了模糊码本聚集分类和二级中的码本级联训练模型算法各自的一些优点。在克服空胞腔等问题的基础上,还能降低码字搜索的时间和存储空间(何雨婷,刘梓萱,2022)。并且用新的算法对子带声音强度进行二级矢量量化,某种程度看出来提高激励信号参数的准确度。矢量量化算法矢量图的量化数据是上世纪70年代后期逐渐发展壮大起来的,它已经是一种非常重要的矢量数据术。将多个标准矢量信息数据进行转化后成为一个新的矢量压缩数据,在一个矢量压缩空间之内进行数据整理和矢量化,达到矢量压缩据的整理目的的从而同时不会给您带来过多的标量信息数据丢失(龚志鹏,张怡然,2022)。在研究策略上，本文展示了独特的方法论视角，创造性地融合了多种学科的研究方法。在理论层面，通过整合不同理论体系的内容，构建了一个更为综合的理论框架。矢量量化算法也被广泛的应用于语音信号处理领域,如语音识别、语音编码和语音合成都能用上矢量量化算法。这在一定程度上确认了在语音信号处理中,矢量量化算法的两大核心问题是:1)如何设计和训练出高效的码本,2)如何降低码字的搜索速度。码本设计的好坏直接决定了量化的效果,而码字搜索速度则决定了量化系统在实时性方面的表现。二级LBG码本训练算法(1).模糊聚类算法模糊模型聚类分析算法模糊是对虚拟数据模型进行聚类分析和模糊建模的一种重要的分类算法,从这些对话中看出它对虚拟样本库中所属于分类的数据建立了一种不完全确定的模糊描述,所以我们可以相对客观地准确反应现实虚拟世界生活中的各种事物。目前,模糊信息聚类分析算法在很多专业领域都已经发展有着成熟的技术应用,如大数据分析、图像信息分割、模式识别等。在这一基础上，结合研究主题，精心制定了科学合理的研究方案，包含数据收集方式、样本选取标准以及分析体系。对于三维矢量场的量化来说表示为:X={x=1,2,...,}。同时,假设我们预期的每个聚类变量数目为a到c个,并且假设{m;|i=1,2,.,c}聚类表示每个不同类别的类以聚类作为中心。从这些迹象表明模糊样本聚类方法引入了一个模糊隶属度为其函数为x〃,设两个队(xt)分别表示第i和i个模糊样本对于第个t和j样本类别的模糊隶属度,并且它满足式4-1所述的条件(林浩然,薛思琪,2023):(4-1)这在一定程度上展现了也即是说任何一个类别样本中的矢量对于所有不同类别的样本隶属度之和为1聚类的函数损失集合函数群的定义公式如下:(4-2)基于模糊聚类的初始码本选取算法就是通过迭代地求解上面两式,最终得到c个聚类中心,而所求得的这c个聚类中心就是初始码本的c个码字。在数据收集时，本文采用多种数据来源渠道，实现数据的相互补充与验证，同时依据标准化的操作流程，减少数据采集中的主观错误。3.二级LBG码本算法如下所示二级LBG码本训练算法的原理。其中,两级码本都是直接通过LBG算法训练得到的。对于训练样本集X中的每一个输入矢量,都能在一级码本中找到一个最近邻(根据欧式距离)的矢量匕⑴(i=1,2.・.m),通过这些细节表明那么这两个矢量之间的误差A(X,匕⑴)将作为二级LBG训练器的初始训练样本集,二级LBG训练器会像一级训练器一样对误差矢量进行训练,最终得到二级码本(李晨光,张雨彤,2022)。图4-3二级LBG码本训练算法在初始训练样本初始码源版本的类型选取准确是至关重要的,它往往会直接性地影响你得到初始码本运行训练测试结果的准确好坏(许雅萱,李子瑜,2022)。本文还着重强调了混合方法的应用，即将量化研究与质性分析相结合，以获取更为全面的研究洞察。依据此理论框架进行全面分析可获知结果传统的模糊lbg算法由于初始码本随机训练选取算法存在诸多的技术局限性,而且基于更优的数据误差和更快的数据搜索和对计算机质量的特点考虑,本文主要提出了一种模糊聚类选取算法与二级联的lbg聚类算法互相级联的初始码本随机训练选取算法。该算法有效地克服了随机法带来的局限性,从这些记录中体现并且较一级矢量量化器系统降低了搜索计算量和码字存储量(陈梓萱,王俊熙,2022)。图4-4模糊聚类级联二级LBG码本训练算法框图图4-4展示了本节所提算法一一模糊聚类级联二级LBG码本训练算法的框图。在该算法中,LBG算法的初始码本是训练样本集经过模糊聚类处理得到的,在本算法中模糊聚类算法扮演着初始码本选择器的角色,代替了传统的随机法(陈星河,赵雨桐,2021)。将模糊聚类和LBG算法级联,作为一个码本训练器,这在一定程度上反映出来那么本算法中使用两个码本训练器。第一个码本训练器的输入是最初的训练样本集X,第二个码本训练器的输入是误差矢量集A(X,⑴),误差矢量指的是训练样本集中的一个矢量与其在一级码本中依照最邻近准则找到的替代矢量之间的误差,它也是一个矢量,在这种布局下通过对这两个矢量的每维求差值得到。所以,误差矢量集A(X,Y⑴和训练样本集X有着一样的维度和大小(刘佳怡,黄志豪,2021)。这不仅有助于剔除随机误差，还能提高研究成果的信赖度和普遍适用性。另外，技术手段的发展水平也对结论的核实过程产生重要影响，随着科技的不断发展，新的研究工具和技术手段不断涌现，为科学研究提供了更多新的选择和可能性。第二个码本训练器会将误差矢量集当做训练样本集,进行与第一个码本训练器相同的训练步骤,最终得到二级码本，假设某个二级数字矢量的数量化编码系统中第一级数字码本中两个码字的单位个数分别为n或m,第二级数字码本中两个码字的单位个数分别为m或n,那么这m+n个码字能够表示同的矢量。相反地,对于普通矢量量化系统则必需存储有码字才能达到类似的效果。通常m和n都大于等于（2）所以在相同的量化效果下采用二级矢量量化系统减少了码字的个数。由于码字的个数减少了,在这种布局里所以码字的平均搜索次数也会相应的减少,而且一级码本和二级码本可以并行地搜索,所以平均码字搜索次数只有max(m,n)次,相比普通矢量量化系统大大地降低了搜索时间,提高了系统的实时性(张雅静,周赫连,2022)。这种设计不仅强化了模型的应用价值，也为后续研究人员提供了一个开放的平台，支持他们在现有基础上进行创新和发展。子带声音强度的量化将4.3.2节中提出的二级LBG码本训练算法对子带声音强度进行码本的设计,再对其进行二级矢量量化,提高其量化精度(5bit,16级量化)。编码端,对输入提取4维的通带声音强度矢量Vp;用欧氏距离最小准则在Vpmb中找到距离最小的码字,将其地址码(5bit)传输到解码端。解码端,从码流中取出码流段,还原为10进制地址码,在码本vpmb中取出对应的码字;对整数滤波器调制,用于产生合成滤波器的激励信号(林浩然,吴志明,2020)。在手法上本文采纳了章教授所提倡的定量与定性相结合的研究方法为研究提供了坚实的数据支持和理论依据。本章用了matlab两种编程解码语言对这些改进的原有线性算法预测及汇编解码后的算法效果进行一次仿真模拟实验,从这些程序可以发现经过这些算法优化后的改进线性预测编码的设计。算法及仿真实验实验环境及其他说明表5-1实验环境描述表硬件环境计算机类型笔记本电脑CPUInteli510400FM-ATX内存容量4GB软件环境操作系统Windows10-32bitMatlab版本Matlab2020b本论文以三段标准语音作为输入信号分别进行实验,实验语音都是在安静的室内环境下,用PC机自带的麦克风在个人笔记本电脑上录制的采样频率为8kHz,PCM编码的名分别为"样本1"、"样本2"和"样本3"的语音段,并用分值帧程序把语音分成若干帧:窗长为160个样点,窗一移为80个样点。通过仔细研究相关理论文献并对已有研究进行全面分析，本文的预期建立在一个合理且有据可循的基础上，最终结果与预期一致，进一步验证了这些研究工作的有效性。从这些措施中看出本论文中的算法的实现是用MATLAB编程语言编写的程序,主要有语音信号数据的提取、编码端程序、解码端程序等程序(唐子凡,何悦彤,2019)。算法仿真实验及评估声码器性能评估方法通过线性预测编码以后合并语音信号音量，可以反映出语音信号编解码算法的功能及优缺点,所以研究者们应用合并语音信号质量评估新的线性预测编码器的功能。这些方面可以在语音信号处理的研究领域内取得很好的验证,本文中实验结果的评价根据最后合并语音的质音量来判断线性预测编解码算法的有量化(赵俊杰,王欣怡,2023)。通过针对不同来源和类型的数据进行测试，证明了该方法的稳固性和可靠性。这一结果与理论预测基本一致，表明在设定的条件下，实际情况与理论模型之间高度一致。目前为止国际上最通用的主观判断评价测试方法主要是主观判断听音平均评价意见综合得性测试四个方面来进行[6]。5.2.2仿真实验（1）.基音周期算法仿真本文自由互相关削波函数的乘法计算很简单,削波后的基音信号的周期取样数值只有-1、0、1三种实际情况,所以不再是需要对它作任何乘法周期运算而只要是需要简单的信号组合法和逻辑运算即可,在这等场景中因此需要仿真者在实验中用中心削波相关函数的算法对自由互相关削波函数的乘法周期提取信号基音中的周期信号进行极大简化,计算时的次数明显有所减少,既大大提高了乘法运算时的速度,遇到这种情况时又大大提高了信号基音周期提取的计算精度,并且仿真实现操作起来非常简便(徐子琪,陈立锋,2020)。通过严谨的实证研究，这部分工作进一步确认了相关理论的合理性，并提出了若干新颖的观点和见解，为现有理论体系提供了有力的支持和补充。（2）二级矢量量化仿真本论文算法中包含了很多的子程序,执行相应的程序后,可得到下面的一些数据。对每一帧进行语音训练提取到的特征参数矢量构成每一帧的语音特征参数矢量,所有帧的语音特征参数矢量可以构成语音训练样本集。在这种设定里对训练样本集进行一级和二级的矢量量化,实验数据(如表5-2所示)(李东旭,郭昕怡,2020)。量化器级别码本大小训练时间/ms平均误差一级2551462.5310.03675171856.1320.0286二级251+2552476.6720.0292511+5133265.8630.0241相对于文献[28]中的算法,本文采用模糊聚类级联二级LGB码本训练算法需要更长的训练时间,但是量化的误差有了相当大的提升。,码字的查找速度也能大幅度提升(从理论上来说可以得到接近50%的速度提升),从这些过程中看出可以使量化器得到更好的实时性。结果的吻合性说明理论模型中考虑的影响因素及其相互作用是合理的，对理解研究现象的本质至关重要。子带声音强度矢量量化仿真如下两个数据可以看出自带语音强化的功能及强化过程；表5-3子带语音强度化表表5-4子带声音强度量化误差表如下表5-3子带语音强度化表Vp1Vp2Vp3Vp4Vp50.86560.28030.26140.26680.2814Vp1Vp2Vp3Vp4Vp50.00310.00560.00660.00270.00750.00410.00450.00540.00150.00360.00560.00240.00710.00800.00870.00770.00780.00410.00230.00140.00660.00240.00500.00550.00460.00340.00120.00650.00770.00780.00250.00620.00530.00440.00510.00770.00510.00120.00740.00310.00880.00530.00360.00250.00630.00550.00420.00570.00360.00470.00460.00240.00380.00370.00820.00420.00450.00450.00570.00630.00330.00340.00140.00360.00460.00820.00320.00480.00520.00350.00840.00250.00540.00430.00410.00340.00650.00330.00530.00570.75990.79370.76730.75160.73200.33830.62590.66780.69810.69760.63430.64490.64730.65920.65010.66750.66450.66830.67390.66140.68930.68440.69010.69120.67680.44140.51410.48500.49650.51160.24390.63110.68820.71180.71220.71340.70960.71140.70870.69050.29380.45030.41040.42290.44390.72780.73580.73070.72650.71360.80930.85770.83540.81900.78640.56480.58800.57590.58360.58480.77810.53820.52270.52750.52100.86450.45260.43350.43420.43170.35640.60250.62170.64740.6598Vp1Vp2Vp3Vp4Vp50.00310.00560.00660.00270.00750.00410.00450.00540.00150.00360.00560.00240.00710.00800.00870.00770.00780.00410.00230.00140.00660.00240.00500.00550.00460.00340.00120.00650.00770.00780.00250.00620.00530.00440.00510.00770.00510.00120.00740.00310.00880.00530.00360.00250.00630.00550.00420.00570.00360.00470.00460.00240.00380.00370.00820.00420.00450.00450.00570.00630.00330.00340.00140.00360.00460.00820.00320.00480.00520.00350.00840.00250.00540.00430.00410.00340.00650.00330.00530.0057表5-4子带声音强度量化误差表按照这种理论框架进行探究结论为从表5-3表示的子带语音信号强化和与表5-4所示的误码率进行预测加重,取得最后的激励信号如下所示；激励噪声部分5-1激励信号图（1）改进后的声码器解码语音质量仿真数据算法的各种优化改用Matlab仿真语言信号进行,分别相同在不相同信噪比情况下和不相关的样本相似的信号进行对比,从这些分析中证明运行出来的仿真后得得到的编码前后对比波形图分如下(孙艺博,陈可欣,2020)。实验仿真一:不相同的(样本2、样本3)在同一信噪比，原始语音、含噪语音，合成语音和解码语音出来的的仿真结果如图5-2〜图5-5所示:原始语言含噪音合成语音解码语音原始语言含噪音语音样点数合成合成含噪音语音未整形解码原理图中的原始出来的语音、含噪音语音和解码出来的语音的局部放大图从这些章节中看出从上面图片对比出来的我们可以提出结果:信噪比不变的情况下,样本二和样本二在相同的信噪比(11dB)下,通过本论文提出的编码算法后,就得获得可以懂的能力、自然度偏高的语音信号,而且原始波形图与解码原理波形图一致(刘昱辰,郑馨月,2023)。且，通过这些细节表明这只要说明此算法在信噪信号比为11dB时的功能好,不可以说明其在不相同的信噪信号比比下具有很好的规律性。所以,又做了实验仿真二。考虑到理论与实践间的固有差异，本文进行了深入的分析与必要的调整。为了促使理论模型更好地适应实际操作情境，我们不仅严谨地推导和验证了理论框架，还广泛涉足实践领域，通过多元化的研究方法等渠道，搜集了大量的第一手资料。原始数据预测器残差能量E（i）Durbin算法求线性预测系数通过Matlab软件来做出相应的线性预测编码（LPC）仿真的，原始数据表示在输入一段语音信号，然后预测编码中一段一段的输入进行编码(王文博,蔡佳霖,2022)，中间传输过程中一些遇到的问题及时处理及应用在仿真图中，这无疑地揭示了本质看K（i）输入信号过程就是在语音输入后在终端运行的结果，预测期残差能量E（i）就在结果快出来是运行的结果仿真图，在此过程中遇到的问题就在运行过程，Durbin算法求线性预测系数表示在线性预测编码的结果波形图。这一发现不仅增强了本文对该领域知识体系的信心，还为跨学科合作提供了共识基础。从这些出来的结果中显示出预测编码在运行过程就是在于比较复杂的过程，所以输入信号和传语音信号的过程就在于进行预测编码的输出结果运行的讨论结果，从此出来的结果进行编码，某种程度看出后输出一个好的语音信号仿真图进行0~5的首次线性预测系数，5~10过程就是在于算法的二次进行过程(杨柏林,范婷婷,2023)，10~15过程就在于终端的预测信号编码的下一步进行过程，15~30就在于运行结果的最后快出来结果的终端输出进行方式，线性预测系数的最后结果方法(郭紫萱,周俊熙,2022)。原始语音含噪音语音合成语音解码语音这在某种程度上印证了从图5-6与图5-14可以看出,信噪比从2~2.1过程中是语音信号在进行编码过程中首次出现的编码操作,2.1~2.2过程语音编码色下一步预测进行输入过程，2.2~2.3过程的语音信号编码中出现的中端情况及下一步操作进行预测(赵思琦,刘凯旋,2019)，2.3~2.4中已经几乎没感应到输入信号的操作情况进行编码后没出现噪声了,在这样的情况下取得预测编码信号没什么操作及没有什么用处平稳状态，2.4~2.5过程刚结束进行的平稳原始信号预测编码的进入操作状态，2.5~2.6过程遇到的结果来进行合成语音的输入状态，进一步进行合成语音波形图与原始语音波形进行对比能量不相同外,总而一致,且解码语音音量挺好,语音特别清晰，2.6~3过程语音编码的运行后出来的结果再次过程中遇到的问题进行编码，这在一定程度上确认了最后出来的结果进行预测波形编码，在语音信号的最后结束的过程进行输出取得清晰的解码及译码过语音,没法能说明论文的算法的不好的一面(陈昊宇,吴丽娜,2019)。原始语音含噪音语音合成语音合成含噪音语音未整形解码语音从这些仿真图来看原始语音信号大部都被遇到噪声的干扰，且在噪声比较大的情况下，通过新出来的算法译码就取得到音量挺好的信号，且其波形与原始语音信号也大体一致。从上面的的结果来看净得到的语音信号结果都清晰的。将出来的结果来看输入语音信号的编码基本算出来结果意外，还得到清晰较好的算法结果，最后，出来的结果进行预测编码，这在一定范围内显示了完善语音信号的设计出来以后，不同的方法获得的解码语音信号与线性预测编码合成语音进行比较(杨泽宇,林心怡,2019)，上面所示的波形图片进行操作下一步仿真的出来，对含噪声语音及预测编码信号的合并得到原来的清晰地声音，再没出现的就接下来的应用不够清晰，这在某种程度上表征后面得到的波形图得到的合并语音清晰度高,可懂度比较高，就得到线性预测编码语音信号的的标准波形。总结通过本论文