使用 Durbin 递归 [1] 求正定 Hermitian 对称 Toeplitz 矩阵 T (N>=2) 的 Cholesky 因子的逆。 Aravindh Krishnamoorthy，aravindh.krishnamoorthy@fau.de，2015 年 9 月 4 日。 在 2 条款 BSD 许可下发布。 [1] Gene H. Golub、Charles F. Van Loan，矩阵计算，第三版，算法 4.7.1 (Durbin)。

莱文森·杜宾 借助Levinson-Durbin算法创建语音信号的AR模型。 首先启动脚本发送器。 它将创建三个.bin文件。 量化误差，AR模型系数和最大误差。 接收器对语音信号进行加密时需要使用它。

线性预测编码中Levinson-Durbin算法的ASIC实现

用Levinson-Durbin算法进行AR模型谱估计，本函数实现用Levinson-Durbin算法求解Yule-Walker方程，用迭代方法求解与谱估计有关的 参量：AR(p)阶模型回归支路的系数向量a_p，预测误差功率var_p

LPC_for_TTS 基于Levinson-Durbin算法的Python中的梅尔谱图的线性预测系数估计。 基于Levinson-Durbin归纳法来做线性预测系数的估计。 from audio import * import numpy as np from hparams import Hparams as hparams input_wav_file = 'test.wav' sample_rate = 24000 lpc_order = 8 orig_audio , pred_audio , residual , lpcs = lpc_audio ( input_wav_file , lpc_order , hparams ) save_wav ( pred_audio , 'wavs/pred.wav' , hparams ) save_wav ( orig_audio ,

本实验采用的是利用durbin算法来进行线性预测，然后再用系统自带的lpc进行比较，看之间的差异性。最后利用线性预测参数画共振峰的位置。

先产生一段零均值高斯白噪声，再叠加三个正弦信号，用levinson durbin迭代算法求解AR模型参数并估计功率谱

现代功率谱估计，用Levinson-Durbin算法实现功率谱估计。

我们学的工程电路分析的答案。 是英文的。

基于matlab编写的duibin算法，然后利用相关系数求出共振峰，并将共振峰与原语音的频域进行比较。