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1、%ct1clearall,closeall,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
2、） 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（
3、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(vL,1); %合成的激励信号（脉冲串） s_syn_v=zeros(vL,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
4、成滤波器的状态 hw=hamming(WL); %汉明窗 %依次处理每帧语音 forn=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 [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 ifn==27 %(3)观察预测系统的零极点图 zplane
5、(1,A); end 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,
6、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_s
7、yn]'; 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
8、)=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
