语音合成基于matlab两端音频合成含Matlab源码 1490期

Posted 2021-12-09 紫极神光

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二、部分源代码

function ChgPitch
% 1录入自己（小孩、女人、老人）的一段声音
% 2用MATLAB做fft得到其频谱
% 3做fft频谱分析
% 4搬移和改变基频、语速，实现变声

%[s,fs,nbits] = wavread('c.wav');     % 载入语音s
fs = 8e3; % 8KHz语音信号
s = wavrecord(4*fs,fs,'double'); % 录制5s时间，16位整型
wavplay(s,fs);
% N=16;
%wavwrite(s,Fs,N,'c.wav');
FL = 80;                % 帧长
WL = 240;               % 窗长
P = 10;                 % 预测系数个数

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 = 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）

hw = hamming(WL);       % 汉明窗

% 依次处理每帧语音
for n = 3:FN
    
    % 计算预测系数
    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
    
    
    
    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);
    
    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
    G = sqrt(E*PT);           % 计算合成激励的能量G

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.