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1、[s,fs,nbits] = wavread(‘wo.wav’); %载入语音s s = s/max(s); %归一化L = length(s); %读入语音长度S=fft(s,L); figure subplot(2,1,1);plot(s);title(‘原语音信号波形’); subplot(2,1,2);plot(abs(S));title(‘原语音信号频谱’);小孩的声音clear all,close all, clc; %定义常数FL=80; %帧长WL=240; %窗长P=
2、10; %预测系数个数[s,fs,nbits] = wavread('wo.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; %计算帧长%预测和重建滤波器exc=zeros(L,1); %激励信号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); %变调不变速滤波器exc_syn_t = zeros(L,1); %
3、合成的激励信号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+
4、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(
5、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 %(13)将基音周期减小一半，将共振峰频率增加7000Hz，重新合成语音PT1=floor(PT/2); %减小基音周期poles=roots(A); deltaOMG=700*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 if imag(poles(p))>0 poles(p) = poles(p)*exp(j*deltaOMG); e
6、lseif imag(poles(p))<0 poles(p) = poles(p)*exp(-j*deltaOMG); end end A1=poly(poles); tempn_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_
7、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 S=(s_syn_t,L) %变调不变速figure; subplot(2,1,1), plot(exc_syn_t), xlabel
