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【讨论】线性预测编码中Levinson-Durbin算法在音频信号去相关应用中的问题
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很多论文中指出对音频激励信号进行预白处理后得到近似白噪声，将与处理后的音频信号输入NLMS自适应滤波器，得到的残差相比未预白的原始信号所得残差要小，而且NLMS自适应滤波器的收敛速度也会加快，而且常用的方法有使用线性预测去除原始音频信号的自相关性，通过解格型预测器可以得到预测器的系数，常用的方法为Levinson-Durbin算法。 于是我查阅了Levinson-Durbin算法原理及其实现的资料，并将该算法用c语言实现，对于某一帧音频信号，我求得p阶预测器的系数为a0,a1,...,ap，其中a0=1，由此可知，如果该组系数对的话所得的预测语音和原始语音将非常相似，而且其差值e=s(n)+a1s(n-1)+a2s(n-2)+...+aps(n-p)，将非常的小，而且相关性很小，近似为高斯白噪声。而且根据该组系数和所得残差序列将能够获得原始信号，s(n)=e-(a1s(n-1)+a2s(n-2)+...+aps(n-p))。 可是仿真的结果却并非如此，残差序列比较大，而且通过系数和残差序列返回的原始信号与原始信号有较大差异，尤其是音频信号值较大时。 是不是Levinson-Durbin算法不适合音频信号的去相关，可是有的资料却介绍使用该算法，而且在返回时的误差可能是因为截断和类型转换时产生的，可是按理说该值将很小，可是在音频数据较大时，该值却非常大，有时从某一正值编程某一负值，这样的误差太离谱了。 有研究该邻域的虫友用到过Levinson-Durbin算法吗，它有些什么样的特性，而误差有时如何产生的，请虫友帮忙回答，感谢万分。 [ Last edited by mze04532 on 2011-2-22 at 08:25 ] |
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误差是由于在LD算法的求自相关系数是产生的，由于其大幅度音频信号下该帧的自相关系数值非常的大，32bit的存储空间远远不够，所以产生了溢出，以至于LD算法产生的去相关滤波器系数不准确，而同时在返回时也产生了同样的问题，将其改为64bit数据类型后，该误差消失，同时却在返回时产生了+-1的误差，该误差是由于float型强制转换为short int型产生的，做以下处理可以解决： out = (short int)buffer; if(buffer-(float)out>0.5) out +=1; else if(buffer-(float)out<-0.5) out -=1; 同时另一解决方案为： #define WORD2INT(x) ((x) < -32767.5f ? -32768 : ((x) > 32766.5f ? 32767 : floor(.5+(x)))) out = WORD2INT(buffer); 欢迎做音频信号处理的虫友们一起讨论。。 |
2楼2011-02-22 11:06:40
4楼2011-03-27 15:09:42
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