www.pudn.com > lpc_specgram.rar > lpc1.m

I = wavread('北风');%读入原始语音 
subplot(3,1,1),plot(I); 
title('原始语音波形') 
%对指定帧位置进行加窗处理 
Q = I'; 
N = 256; % 窗长 
Hamm = hamming(N); % 加窗 
frame = 30;%需要处理的帧位置 
M = Q(((frame - 1) * (N / 2) + 1):((frame - 1) * (N / 2) + N)); 
Frame = M .* Hamm';%加窗后的语音帧 
 
[B,F,T] = specgram(I,N,N/2,N);  
[m,n] = size(B); 
for i = 1:m 
    FTframe1(i) = B(i,frame); 
end 
 
P =input('请输入预测器阶数 = ');  
ai = lpc(Frame,P); % 计算lpc系数 
LP = filter([0 -ai(2:end)],1,Frame); % 建立语音帧的正则方程 
FFTlp = fft(LP); 
E = Frame - LP; % 预测误差 
subplot(3,1,2),plot(1:N,Frame,1:N,LP,'-r');grid; 
title('原始语音和预测语音波形') 
subplot(3,1,3),plot(E);grid; 
title('预测误差'); 
pause 
 
fLength(1 : 2 * N) = [M,zeros(1,N)];  
Xm = fft(fLength,2 * N); 
X = Xm .* conj(Xm); 
Y = fft(X , 2 * N); 
Rk = Y(1 : N); 
PART = sum(ai(2 : P + 1) .* Rk(1 : P)); 
G = sqrt(sum(Frame.^2) - PART); 
 
A = (FTframe1 - FFTlp(1 : length(F'))) ./ FTframe1 ;  
subplot(2,1,1),plot(F',20*log(abs(FTframe1)),F',(20*log(abs(1 ./ A))),'-r');grid; 
xlabel('频率/dB');ylabel('幅度'); 
title('短时谱'); 
subplot(2,1,2),plot(F',(20*log(abs(G ./ A))));grid; 
xlabel('频率/dB');ylabel('幅度'); 
title('LPC谱'); 
pause 
 
%求出预测误差的倒谱 
pitch = fftshift(rceps(E)); 
M_pitch = fftshift(rceps(Frame)); 
subplot(2,1,1),plot(M_pitch);grid; 
xlabel('语音帧');ylabel('/dB'); 
title('原始语音帧倒谱'); 
subplot(2,1,2),plot(pitch);grid; 
xlabel('语音帧');ylabel('/dB'); 
title('预测误差倒谱'); 
pause 
 
%画出语谱图 
ai1 = lpc(I,P); % 计算原始语音lpc系数 
LP1 = filter([0 -ai(2:end)],1,I); % 建立原始语音的正则方程 
subplot(2,1,1);  
specgram(I,N,N/2,N);  
title('原始语音语谱图'); 
subplot(2,1,2); 
specgram(LP1,N,N/2,N);  
title('预测语音语谱图');