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[交流] 【討論】線性預(yù)測編碼中Levinson-Durbin算法在音頻信號去相關(guān)應(yīng)用中的問題

很多論文中指出對音頻激勵信號進(jìn)行預(yù)白處理后得到近似白噪聲，將與處理后的音頻信號輸入NLMS自適應(yīng)濾波器，得到的殘差相比未預(yù)白的原始信號所得殘差要小，而且NLMS自適應(yīng)濾波器的收斂速度也會加快，而且常用的方法有使用線性預(yù)測去除原始音頻信號的自相關(guān)性，通過解格型預(yù)測器可以得到預(yù)測器的系數(shù)，常用的方法為Levinson-Durbin算法。

于是我查閱了Levinson-Durbin算法原理及其實現(xiàn)的資料，并將該算法用c語言實現(xiàn)，對于某一幀音頻信號，我求得p階預(yù)測器的系數(shù)為a0,a1,...,ap，其中a0=1，由此可知，如果該組系數(shù)對的話所得的預(yù)測語音和原始語音將非常相似，而且其差值e=s(n)+a1s(n-1)+a2s(n-2)+...+aps(n-p)，將非常的小，而且相關(guān)性很小，近似為高斯白噪聲。而且根據(jù)該組系數(shù)和所得殘差序列將能夠獲得原始信號，s(n)=e-(a1s(n-1)+a2s(n-2)+...+aps(n-p))。

可是仿真的結(jié)果卻并非如此，殘差序列比較大，而且通過系數(shù)和殘差序列返回的原始信號與原始信號有較大差異，尤其是音頻信號值較大時。

是不是Levinson-Durbin算法不適合音頻信號的去相關(guān)，可是有的資料卻介紹使用該算法，而且在返回時的誤差可能是因為截斷和類型轉(zhuǎn)換時產(chǎn)生的，可是按理說該值將很小，可是在音頻數(shù)據(jù)較大時，該值卻非常大，有時從某一正值編程某一負(fù)值，這樣的誤差太離譜了。

有研究該鄰域的蟲友用到過Levinson-Durbin算法嗎，它有些什么樣的特性，而誤差有時如何產(chǎn)生的，請蟲友幫忙回答，感謝萬分。

[ Last edited by mze04532 on 2011-2-22 at 08:25 ]

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1樓 2011-02-21 19:11:20

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thisisit

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誤差是由于在LD算法的求自相關(guān)系數(shù)是產(chǎn)生的，由于其大幅度音頻信號下該幀的自相關(guān)系數(shù)值非常的大，32bit的存儲空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，所以產(chǎn)生了溢出，以至于LD算法產(chǎn)生的去相關(guān)濾波器系數(shù)不準(zhǔn)確，而同時在返回時也產(chǎn)生了同樣的問題，將其改為64bit數(shù)據(jù)類型后，該誤差消失，同時卻在返回時產(chǎn)生了+-1的誤差，該誤差是由于float型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為short int型產(chǎn)生的，做以下處理可以解決：

out = (short int)buffer;
if(buffer-(float)out>0.5) out +=1;
else if(buffer-(float)out<-0.5) out -=1;

同時另一解決方案為：
#define WORD2INT(x) ((x) < -32767.5f ? -32768 : ((x) > 32766.5f ? 32767 : floor(.5+(x))))

out = WORD2INT(buffer);

歡迎做音頻信號處理的蟲友們一起討論。。

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2樓2011-02-22 11:06:40

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thisisit(金幣+2): 術(shù)業(yè)有專攻，以后你搞得東西我也許也不懂！ 2011-03-27 15:12:22

太深奧了，不懂！

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3樓2011-03-27 09:10:02

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呵呵，是很深奧哦，我也不太懂！

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4樓2011-03-27 15:09:42

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thisisit(金幣+2): 我是樓主哦，呵呵 2011-04-02 17:30:51

你怎么成管理員了？犀利啊

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5樓2011-04-01 08:31:53

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但我想請教下，這種去相關(guān)法適用于音頻編解碼？因為考慮到杜賓算法本身的復(fù)雜度~

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6樓2014-02-18 20:24:13

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6樓: Originally posted by sd2558448 at 2014-02-18 20:24:13
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但我想請教下，這種去相關(guān)法適用于音頻編解碼？因為考慮到杜賓算法本身的復(fù)雜度~

有，g.729就用到了Levinson-Durbin算法

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7樓2015-04-28 09:56:59

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