AR 모델의 격자 구현

Question

나는 당신이 그것을 호출 무엇도, AR 모델, 또는 LPC 합성, IIR 모든 극 필터 모델을 통해 음성 합성의 절차를 통과하기 위해 노력하고있어.

주요 아이디어는 자기 상관 (AR) 계수를 얻을 수있다 및 추정 오차, 그 추정 오차를 필터링 AR 계수를 사용하여, 우리는 재구성 된 신호를 얻을 수있다.

**MATLAB CODE** 

data = [1 2 1 3 5 1 2 5]; 
% auto correlation coefficients 
a = lpc(data, 4); 

% estimated signal 
est = filter([0 -a(2:end)],1,data); 
% estimated error 
e = data - est; 
% reconstructed signal 
rec = filter(1,a,e); 

정확하게 rec == 데이터가 표시됩니다.

이제 제 질문이옵니다.

모델을 Latices 구현으로 변환하려고합니다. matlab에 참조를 검토 한 결과, 내가 격자 구현에 전달 함수를 변환

tf2latc 

를 사용해야하고

latcfilt 

데이터를 필터링 할 격자를 사용하는 것으로 밝혀졌다.

위의 절차를 반복하면됩니다.

그래서 나는 다음과 같은 측면에서 도움을 찾고 있어요 :

1) 예를 필터 건물의 전체 과정을 수행 할 수 tr2latc 및 latcfilt 기능을 사용하여. 2) 격자 구현을 사용하여 음성 재구성을 수행하는 예.

Thx

Answer 1

글쎄, 마침내 대답을 얻었다.

전달 함수로부터 우리는 격자 구현 계수를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 latcfilt로 필터링하십시오.

a = [1 3 1 4 4]; 
[k v] = tf2latc(1,a) 
x = [1 2 1 3 4 1 5]; 
filter(1,a,x) 
latcfilt(k,v,x) 

그러면 두 필터가 동일한 결과를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.