Applied Speech and Audio Processing: With matlab examples


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Applied Speech and Audio Processing With MATLAB Examples ( PDFDrive )

5.2. Parameterisation
101
Figure 5.9
The role of LPC analysis and synthesis filters in many speech coding algorithms to
convey parameterised vocal tract information from encoder to decoder.
5.2.1.2
LPC stability issues
Typically the LPC parameters a
( ) are represented in Matlab as floating point values.
If these were used in a speech coder to represent speech parameters then they would
need to be saved as smaller fixed-point values for transmission between encoder and
decoder (since floating point values occupy too many bits).
Unfortunately this quantisation process can occasionally produce a set of parameters
that results in an unstable synthesis filter in the decoder. This means that the LPC filter
output magnitude rises sharply then ‘blips’ towards infinity before recovering. When
listening to speech this effect would be recognisable as a loud pop or squeak. The same
effect can sometimes be heard on live news broadcasts from remote locations by satellite
phone – pops and blips in the audio disrupting a reporter’s voice are the result of errors
in the parameterised audio bitstream ‘kicking’ the LPC synthesis filter into momentary
instability.
Of course, in the presence of bit errors in the parameters such things are expected,
however even in the absence of errors, directly quantising LPC parameters often results
in instability. We will look briefly at the effect of quantising LPC parameters directly in
Section 5.2.5, but note that LPC parameters are never quantised directly – in practice they
are always converted into an alternative form. One such form is the reflection coefficients
described in Section 5.2.2. Log Area Ratios (LAR) are the method of choice for the GSM
speech coder, comprising a logarithmic transformation of the reflection coefficients, and
other more esoteric mathematical transformations exist. None of these can compete with
the quantisation characteristics of Line Spectral Pairs (LSPs) which are worthy of their
own discussion in Section 5.2.4.


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