Análisis de la voz usando codificación predictiva lineal

Abstract

La codificación predictiva lineal (LPC), es un método de análisis de una señal digital el cual ha sido adoptado para el procesamiento de la señal vocal, dado que se adapta al modelamiento matemático del tracto vocal, que tiene como uno de sus aspectos más importantes el hecho de que la alta correlación existente entre muestras de la señal, permite calcular un valor particular como una combinación lineal de los valores anteriores de la misma, este aspecto es la base principal del estudio del modelamiento predictivo lineal. El modelo LPC fue propuesto como un método para la codificación de la señal local de los seres humanos por el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, en su norma federal 1015 publicado en 1984. La codificación predictiva lineal ha cobrado importancia gracias a su capacidad de compresión de la información contenida en la señal vocal, la cual en circunstancias normales tiene una tasa de 64000 bits/segundos, como resultado de ser muestreada a 8000 muestras/segundo y usando 8 bits para representar cada muestra. La codificación predictiva lineal, reduce esta tasa a 2400 bits/segundos, a este nivel el habla tiene un sonido sintético característico y hay una apreciable pérdida de calidad. Sin embargo, la voz es todavía audible y fácilmente entendible. dado que existe una pérdida de información en la codificación predictiva lineal, se le conoce como un método de compresión del habla con pérdida. En el presente informe, se describirá el fundamento teórico necesario para entender el modelamiento matemático del tracto local. Y también se mostrará como la codificación predictiva lineal modela matemáticamente los parámetros del tracto vocal para reducir la señal a un estado que es apreciablemente sintético pero comprensible. Al final se concluirá discutiendo otros esquemas de codificación que se han basado en el modelo LPC y además se discutirán algunas desventajas y aplicaciones del modelo LPC.