【语音合成】基于matlab两端音频合成【含Matlab源码 1490期】

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海神之光 发表于 2022/05/29 00:51:12 2022/05/29
【摘要】 一、获取代码方式(附实验报告) 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:【语音合成】基于matlab两端音频合成【含Matlab源码 1490期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭...

一、获取代码方式(附实验报告)

获取代码方式1:
完整代码已上传我的资源:【语音合成】基于matlab两端音频合成【含Matlab源码 1490期】

获取代码方式2:
通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

备注:
订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);

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

  
 
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三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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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.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:qq912100926.blog.csdn.net/article/details/121185106

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