2022年MATLAB变声程序代码 .pdf

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1、%ct1 clear all,close all,clc;%定义常数FL=80;%帧长WL=240;%窗长P=10;%预测系数个数s,fs=wavread(sunday_2.wav);%载入语音s s=s/max(s);%归一化L=length(s);%读入语音长度FN=floor(L/FL)-2;%计算帧数%预测和重建滤波器exc=zeros(L,1);%激励信号(预测误差)zi_pre=zeros(P,1);%预测滤波器的状态s_rec=zeros(L,1);%重建语音zi_rec=zeros(P,1);%合成滤波器exc_syn=zeros(L,1);%合成的激励信号(脉冲串)s_syn

2、=zeros(L,1);%合成语音last_syn=0;%存储上一个(或多个)段的最后一个脉冲的下标zi_syn=zeros(P,1);%合成滤波器的状态%变调不变速滤波器exc_syn_t=zeros(L,1);%合成的激励信号(脉冲串)s_syn_t=zeros(L,1);%合成语音last_syn_t=0;%存储上一个(或多个)段的最后一个脉冲的下标zi_syn_t=zeros(P,1);%合成滤波器的状态%变速不变调滤波器(假设速度减慢一倍)v=.5;exc_syn_v=zeros(vL,1);%合成的激励信号(脉冲串)s_syn_v=zeros(vL,1);%合成语音last_syn

3、_v=0;%存储上一个(或多个)段的最后一个脉冲的下标zi_syn_v=zeros(P,1);%合成滤波器的状态hw=hamming(WL);%汉明窗%依次处理每帧语音for n=3:FN%计算预测系数(不需要掌握)s_w=s(n*FL-WL+1:n*FL).*hw;%汉明窗加权后的语音 A E=lpc(s_w,P);%用线性预测法计算P 个预测系数%A 是预测系数,E 会被用来计算合成激励的能量名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页,共 4 页 -if n=27%(3)观察预测系统的零极点图 zplane(1,A);end s_f=s(n-1)*FL+1:n*FL);%本帧

4、语音,下面就要对它做处理%(4)用 filter 函数 s_f 计算激励,注意保持滤波器状态 exc1,zi_pre=filter(A,1,s_f,zi_pre);exc(n-1)*FL+1:n*FL)=exc1;%计算得到的激励%(5)用 filter 函数和 exc 重建语音,注意保持滤波器状态 s_rec1,zi_rec=filter(1,A,exc1,zi_rec);s_rec(n-1)*FL+1:n*FL)=s_rec1;%计算得到的重建语音%注意下面只有在得到exc 后才会计算正确 s_Pitch=exc(n*FL-222:n*FL);PT=findpitch(s_Pitch);%

5、计算基音周期PT(不要求掌握)G=sqrt(E*PT);%计算合成激励的能量G(不要求掌握)%方法 3:本段激励只能修改本段长度 tempn_syn=1:n*FL-last_syn;exc_syn1=zeros(length(tempn_syn),1);exc_syn1(mod(tempn_syn,PT)=0)=G;%某一段算出的脉冲 exc_syn1=exc_syn1(n-1)*FL-last_syn+1:n*FL-last_syn);s_syn1,zi_syn=filter(1,A,exc_syn1,zi_syn);exc_syn(n-1)*FL+1:n*FL)=exc_syn1;%计算得

6、到的合成激励 s_syn(n-1)*FL+1:n*FL)=s_syn1;%计算得到的合成语音 last_syn=last_syn+PT*floor(n*FL-last_syn)/PT);%(11)不改变基音周期和预测系数,将合成激励的长度增加一倍,再作为filter%的输入得到新的合成语音,听一听是不是速度变慢了,但音调没有变。FL_v=floor(FL/v);tempn_syn_v=1:n*FL_v-last_syn_v;exc_syn1_v=zeros(length(tempn_syn_v),1);exc_syn1_v(mod(tempn_syn_v,PT)=0)=G;%某一段算出的脉冲

7、exc_syn1_v=exc_syn1_v(n-1)*FL_v-last_syn_v+1:n*FL_v-last_syn_v);s_syn1_v,zi_syn_v=filter(1,A,exc_syn1_v,zi_syn_v);last_syn_v=last_syn_v+PT*floor(n*FL_v-last_syn_v)/PT);exc_syn_v(n-1)*FL_v+1:n*FL_v)=exc_syn1_v;%计算得到的加长合成激励 s_syn_v(n-1)*FL_v+1:n*FL_v)=s_syn1_v;%计算得到的加长合成语音%(13)将基音周期减小一半,将共振峰频率增加150Hz,

8、重新合成语音,听听是啥感受 PT1=floor(PT/2);%减小基音周期名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页,共 4 页 -poles=roots(A);deltaOMG=150*2*pi/8000;for p=1:10%增加共振峰频率,实轴上方的极点逆时针转,下方顺时针转 if imag(poles(p)0 poles(p)=poles(p)*exp(j*deltaOMG);elseif imag(poles(p)0 poles(p)=poles(p)*exp(-j*deltaOMG);end end A1=poly(poles);if n=27 figure;zpla

9、ne(1,A1);end tempn_syn_t=1:n*FL-last_syn_t;exc_syn1_t=zeros(length(tempn_syn_t),1);exc_syn1_t(mod(tempn_syn_t,PT1)=0)=G;%某一段算出的脉冲 exc_syn1_t=exc_syn1_t(n-1)*FL-last_syn_t+1:n*FL-last_syn_t);s_syn1_t,zi_syn_t=filter(1,A1,exc_syn1_t,zi_syn_t);exc_syn_t(n-1)*FL+1:n*FL)=exc_syn1_t;%计算得到的合成激励 s_syn_t(n-1

10、)*FL+1:n*FL)=s_syn1_t;%计算得到的合成语音 last_syn_t=last_syn_t+PT1*floor(n*FL-last_syn_t)/PT1);end%(6)s,exc 和 s_rec 的区别figure;subplot(3,1,1),plot(exc),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(激励信号);subplot(3,1,2),plot(s),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(原语音信号);subplot(3,1,3),plot(s_rec),xlabel(n(s

11、amples),ylabel(Amplitude),title(重建语音信号);figure;subplot(3,1,1),plot(exc),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(激 励 信 号),XLim(15*FL+1,16*FL);subplot(3,1,2),plot(s),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(原 语 音 信 号),XLim(15*FL+1,16*FL);subplot(3,1,3),plot(s_rec),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude

12、),title(重 建 语 音 信 号),XLim(15*FL+1,16*FL);sound(exc);pause(2);sound(s);pause(2);sound(s_rec);pause(2);%原始语音与合成语音的差别名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页,共 4 页 -figure;subplot(3,1,1),plot(exc_syn),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成激励信号);subplot(3,1,2),plot(s),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title

13、(原语音信号);subplot(3,1,3),plot(s_syn),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成语音信号);sound(s);pause(2);sound(s_syn);pause(2);%变速不变调figure;subplot(3,1,1),plot(exc_syn_v),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成慢速激励信号),XLim(0,length(exc_syn_v);subplot(3,1,2),plot(s),xlabel(n(samples),ylabel(Amplit

14、ude),title(原 语 音 信 号),XLim(0,length(s);subplot(3,1,3),plot(s_syn_v),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成慢速语音信号),XLim(0,length(s_syn_v);sound(s);pause(2);sound(s_syn_v);pause(4);%变调不变速figure;subplot(3,1,1),plot(exc_syn_t),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成高调激励信号),XLim(0,length(exc_syn_t);subplot(3,1,2),plot(s),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(原 语 音 信 号),XLim(0,length(s);subplot(3,1,3),plot(s_syn_t),xlabel(n(samples),ylabel(Amplitude),title(合成高调语音信号),XLim(0,length(s_syn_t);sound(s);pause(2);sound(s_syn_t);名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页,共 4 页 -

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