变声器设计方案复习过程

1、变声器设计方案精品资料MATLAB 变声器的设计前言 随着生活水平的提高，科技的不断进步，很多人为了娱乐，从而希望改变 自己的声音；还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者，都对声音进行了 相应的处理。本设计通过编写 MATLAB 程序，修改相关声音参数，使其频率 发生相应的变化，在输出时达到变声。1 变声原理 在进行性别变声时，主要考虑基音周期、基频和共振峰频率的变化。其中男 生、女生和和童声的基频、共振峰的关系如图 1 所示；基音周期改变时，基 频、共振峰同时变化，若伸展既有男变女、女变童，反之亦可。本实验是基于 男生录制的声音进行相关参数提取，修改接近于女声，实现男声到女声的变 换。人群

2、基频分布 （Hz）共振峰频率分布男声50 , 180偏低女声160 , 380中童声400 , 1000偏高图12 提取参数基于短时自相关法的基音周期估值进行自相关的计算，通过 MATLAB 编程采 用自相关算法可以实现基音周期的估值，即对语音信号进行低通滤波，然后进 行自相关计算。在低通滤波时，采用巴特沃斯滤波器。2.1.1 构建巴特沃斯低通滤波器仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢 2精品资料根据人的说话特征设定相应指标参数，对本段语音设计算出巴特沃斯模拟滤波 器的阶数 N 为 5，3dB 截止频率 , 算出0.175，归一化低通原型系统函数为其中 ， ，将将 带人 中，得到低通滤

3、波器，根据设定的滤波器编写 MATLAB程序，当信号经过低通滤波器后，对原始信号滤波产生结果如图 2 所示，低通滤波后，保留基音频率，然后再用 2kHz采样频率 进行采样，采样序列为 x(n) ，后进行下一步的自相关计算。图22.1.2 语音信号的短时自相关函数定义语音信号的自相关函数如下：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢 3精品资料其中 k 为信号延迟点数 ;为语音信号； N为语音帧长度。经过低通滤波之后，取 160 个样点数，帧长取 10ms，对每帧语音求短时自相关，取得自相关最 大点数，自相关函数在基音周期处表现为峰值，这些峰值点之间的间隔的平均 值就是基音周期，从而估计出基

4、音周期，但是由于图中存在野点，编写 MATLAB 程序除去野点算出对应基音周期如图 3 所示，设基音周期值为 PT，调动 PT，接 近女 声，设新的为 PT1；图32.2 LPC 倒谱法提取共振峰 通过线性预测分析得到合成滤波器的系统函数为：H(z)=其中 h(n)为冲击响应， 为预测系数。下面求 h(n)的倒谱 (n),首先根据同态分析方法有，因为 H(z)是最小相位的，即在单位圆内是解析的，所以说 可以展开成级数形式，即，就是说 的逆变换 (n)是存在的，设 (0)=0，将式两端 同时对 求导，得到：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢 4精品资料前系数分别相等得到：，令式左右两边

5、 Z 的各次幂在本实验中，取预测阶数为 10，语音的样点数为 160，按照上式可直接从预测 系数 求得倒谱，这个倒谱是根据线性预测模型得到，即称为 LPC 倒谱。编写 MATLAB 程序，实现如图 4 所示，谱的峰值基本上对应于共振峰频 率，用 GT 表示共振峰；修改共振峰，使共振峰接近女声范围，新的为 GT1；图43 线性预测语音信号的合成根据线性预测的基本思想，用过去 M 个样点值来预测现在或未来的样点值：为预测信号， 为预测系数， y(n)为取样信号，预测误差:仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢 5精品资料这样就可以通过在某个准则下使预测误差 达到最小值的方法来决定唯一的 一组

6、线性预测参数 (i=1,2,? ，M) 把语音信号的某一帧内的短时均方预测误差定义为：E =E 为使 E 最小，对 求偏导，并令其为零，有：E )=0j=1, 。 ,M上式表明采用最佳预测系数时，预测误差 与过去的样点值正交。由于语音 信号的短时平稳性，要分帧处理，对于每一个样点值记为 y(n),. . .,y(n+N-1), 这 段语音记为 Yn 。对于语音段 Yn，并记, 对于语音段 Yn,它的自相关函数为：j=1, . . .,M根据 Yule walker 方程，可以解出样值，用这种方法定期地改变激励参数 u(n) 和预测系数 ，并使用修改过后的基因周期和共振峰参数，就能合成出语音， 合成语音样本如下：S(n)=为预测系数， G 为模型增益， u(n)为激励，合成样本 s(n)，p为预测器阶数； 编写 MATLAB 程序，如下图：仅供学习与交流，如有侵权请