MATLAB变声程序代码

%ct1clearall,closeall,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=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);%合成滤波器的状态%变速不变调滤波器（假设速度减慢一倍）v=.5;exc_syn_v=zeros(v\L,1);%合成的激励信号（脉冲串）s_syn_v=zeros(v\L,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forn=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[AE]=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ifn==27%(3)观察预测系统的零极点图zplane(1,A);ends_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);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*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;forp=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ifimag(poles(p))0poles(p)=poles(p)*exp(j*deltaOMG);elseifimag(poles(p))0poles(p)=poles(p)*exp(-j*deltaOMG);endendA1=poly(poles);ifn==27figure;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_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)*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(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('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(3,1,2),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);