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1、%载入声音[s,fs,nbits]=wavread('222');%播放原始声音sound(s,fs,nbits);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
2、,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
3、%依次处理每帧语音forn=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[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s_f=s((n-1)*FL+1:n*FL);%本帧语音，下面就要对它做处理%用filter函数s_f计算激励[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%用filter函数和exc重建语音[s_rec1,zi
4、_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s_Pitch=exc(n*FL-222:n*FL);PT=findpitch(s_Pitch);%计算基音周期PTG=sqrt(E*PT);%计算合成激励的能量Gtempn_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=
5、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);%男声变女声PT1=floor(PT/2);%减小基音周期poles=roots(A);delta
6、OMG=150*2*pi/fs;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);tempn_syn_t=[1:n*FL-last_syn_t]';exc_syn1_t=zeros(length(tempn_syn_t),1);exc_syn1_t(mo
7、d(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*fl
8、oor((n*FL-last_syn_t)/PT1);end%绘图plot(s_syn_t),xlabel('n(samples)'),...ylabel('Amplitude'),title('变换后语音信号'),...xlim([0,lengt
