MATLAB变声程序代码

1、% ct1clear 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ss = 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 =

2、 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 = 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

3、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_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

4、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 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);

5、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); % 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

6、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

7、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*

8、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，重新合成语音，听听是啥感受PT1 =floor(PT/2); %减小基音周期 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(pol

9、es(p)0 poles(p) = poles(p)*exp(j*deltaOMG); elseif imag(poles(p)0 poles(p) = poles(p)*exp(-j*deltaOMG); endendA1=poly(poles);if n=27 figure; zplane(1,A1);endtempn_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_syn

10、1_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)*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), plo

11、t(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 (samples), 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

12、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), 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

13、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(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fig

14、ure;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(Amplitude), 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