確定線性預測編碼的最佳濾波器順序

我在想如果在執行線性預測編碼（例如在FLAC等音頻文件格式中使用的編碼）中選擇最佳濾波器順序時，是否存在已建立的方法。確定線性預測編碼的最佳濾波器順序

我目前的做法是：

徑信號
窗口的信號的塊用0.5 Tukey窗
獲取自相關係數
使用自動計算LPC係數 - 相關係數
使用具有LPC係數的標準FIR濾波器生成預測信號
測量原始的和預測信號
轉到步驟1和之間的誤差繼續用不同的濾波器階重複...
選擇基於最低誤差

最佳順序是否有可能估計最好通過查看過程的第4步創建的錯誤來篩選順序？如果可能的話，我想從步驟4快捷步驟8。

2014-10-30 bennji_of_the_overflow

我一直對此感興趣，謝謝你的提問。 – hcs 2014-10-31 02:36:12

既然你提到FLAC，我看看他們是如何做到的。它看起來像在計算LPC係數的過程中，他們估計所有訂單的誤差直到最大。整體計算開始here，他們使用FLAC__lpc_compute_lp_coefficients來計算係數並估計誤差。然後在FLAC__lpc_compute_best_order中使用它來決定使用什麼係數（在非窮盡的情況下）。

另一實現看是libflake，其被選擇的最高順序Ñ與n-1個的反射係數> 0.10。這似乎與here (PDF)描述的方法有關，其選擇最低階n當n + 1和n + 2的反射係數是<.15。兩者都在尋找反射係數爆發的點，但從上面的PDF中看圖1，它看起來像從上面進行搜索，因爲Flake確實更有意義。只是另一種啓發式，但可能會很有趣。

來源

2014-10-31 03:54:02 hcs

是的，我看了FLAC實現，但我可以說我認爲它不正確？我運行了幾個MATLAB仿真程序，它產生了FLAC代碼的不同結果。最值得注意的是，在他們的levinson遞歸中，他們將lambda誤差初始化爲每個循環中的自相關係數，而不是從零開始，而我不認爲*是正確的（這與其他文獻當然不同）。此外，我懷疑FLAC編解碼器不是*選擇最好的順序（再次基於MATLAB仿真）。 – 2014-10-31 09:06:29

我同意，這只是一個啓發式的，但這可能是最好的，你可以做的沒有詳盡無遺。出於另一種啓發式的興趣，我用libflake的方法編輯了我的答案。 – hcs 2014-10-31 10:10:27

感謝您對此的反饋。我也將仔細研究libflake。在這個階段，似乎啓發式可能是我所希望的最好的。再次感謝：）。 – 2014-11-02 21:40:30

確定線性預測編碼的最佳濾波器順序

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