MATLAB变声程序代码

% 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 = 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if n == 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;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);endendA1=poly(poles);if n==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);。