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[x,fs]=wavread('1.wav');%读入数据 
y=resample(x,4,11);%重采样将频率变为8k 
N=160; 
y1=y(1:N); 
w1=hanning(N); 
y2=y1.*w1';%加窗 取一帧数据 
p=10;%预测阶数 
A=real(LPC(y2,p));%用lpc函数求预测系数 
for i=1:10 
X(i)=y2(i); 
end 
%用lpc函数所求系数合成语音信号 
for i=11:160 
sum=0; 
for j=2:11 
sum= sum+(-A(j).*X(i+1-j)'); 
end 
X(i)=sum; 
end 
%下面是自编求线性预测系数的程序 
%首先求自相关函数 
r=zeros(1,p+1); 
for k=1:p+1 
sum=0; 
for m=1:N+1-k 
sum=sum+y2(m).*y2(m-1+k)'; 
end 
r(k)=sum; 
end 
%根据durbin算法求线性预测系数 
k=zeros(1,p); 
k(1)=r(2)/r(1); 
a=zeros(p,p); 
a(1,1)=k(1); 
e=zeros(1,p); 
e(1)=(1-k(1)^2)*r(1); 
%递推过程 
for i=2:p 
c=zeros(1,i); 
sum=0; 
for j=1:i-1 
sum=sum+(a(i-1,j).*r(i+1-j)); 
end 
c(i)=sum; 
k(i)=(r(i+1)-c(i))/e(i-1);%求反射系数 
a(i,i)=k(i); 
for j=1:i-1 
a(i,j)=a(i-1,j)-k(i).*a(i-1,i-j); 
end 
e(i)=(1-k(i)^2)*e(i-1);%求预测误差 
end 
%递推结束后提取预测系数 
d=zeros(1,p); 
for t=1:p 
d(t)=a(p,t); 
end 
 
z=zeros(1,N); 
for i=1:p 
z(i)=y2(i); 
end 
%根据预测系数合成语音信号 
for i=p+1:N 
sum=0; 
for j=1:10 
sum=sum+(d(j).*z(i-j)'); 
end 
z(i)=sum; 
end 
sum=0; 
for i=1:p 
sum=sum+d(i).*r(i+1)'; 
end  
G=(r(1)-sum).^.5; 
E=zeros(1,N); 
E=-z+y2; 
x1=filter(G,d,E); 
figure(1); 
subplot(411);plot(y2);title('原始数据') 
subplot(412);plot(X);title('用lpc函数所求合成数据') 
subplot(413);plot(z);title('用自编程序所求合成数据') 
subplot(414);plot(x1)