变声器设计方案.doc

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1、MATLAB变声器的设计前言随着生活水平的提高，科技的不断进步，很多人为了娱乐，从而希望改变自己的声音；还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者，都对声音进行了相应的处理。本设计通过编写MATLAB程序，修改相关声音参数，使其频率发生相应的变化，在输出时达到变声。1变声原理在进行性别变声时，主要考虑基音周期、基频和共振峰频率的变化。其中男生、女生和和童声的基频、共振峰的关系如图1所示；基音周期改变时，基频、共振峰同时变化，若伸展既有男变女、女变童，反之亦可。本实验是基于男生录制的声音进行相关参数提取，修改

2、接近于女声，实现男声到女声的变换。人群基频分布（Hz）共振峰频率分布男声[50,180]偏低女声[160,380]中童声[400,1000]偏高图12提取参数基于短时自相关法的基音周期估值进行自相关的计算，通过MATLAB编程采用自相关算法可以实现基音周期的估值，即对语音信号进行低通滤波，然后进行自相关计算。在低通滤波时，采用巴特沃斯滤波器。2.1.1构建巴特沃斯低通滤波器根据人的说话特征设定相应指标参数，对本段语音设计算出巴特沃斯模拟滤波器的阶数N为5，3dB截止频率,算出0.175，归一化低通原型系统

3、函数为其中，，．将将带人中，得到低通滤波器，根据设定的滤波器编写MATLAB程序，当信号经过低通滤波器后，对原始信号滤波产生结果如图2所示，低通滤波后，保留基音频率，然后再用2kHz采样频率进行采样，采样序列为x(n)，后进行下一步的自相关计算。图22.1.2语音信号的短时自相关函数定义语音信号的自相关函数如下：其中k为信号延迟点数;为语音信号；N为语音帧长度。经过低通滤波之后，取160个样点数，帧长取10ms，对每帧语音求短时自相关，取得自相关最大点数，自相关函数在基音周期处表现为峰值，这些峰值点之间的

4、间隔的平均值就是基音周期，从而估计出基音周期，但是由于图中存在野点，编写MATLAB程序除去野点算出对应基音周期如图3所示，设基音周期值为PT，调动PT，接近女声，设新的为PT1；图32.2LPC倒谱法提取共振峰通过线性预测分析得到合成滤波器的系统函数为：H(z)=其中h(n)为冲击响应，为预测系数。下面求h(n)的倒谱(n),首先根据同态分析方法有，因为H(z)是最小相位的，即在单位圆内是解析的，所以说可以展开成级数形式，即，就是说的逆变换(n)是存在的，设(0)=0，将式两端同时对求导，得到：有()(

5、)=，令式左右两边Z的各次幂前系数分别相等得到：在本实验中，取预测阶数为10，语音的样点数为160，按照上式可直接从预测系数{}求得倒谱，这个倒谱是根据线性预测模型得到，即称为LPC倒谱。编写MATLAB程序，实现如图4所示，谱的峰值基本上对应于共振峰频率，用GT表示共振峰；修改共振峰，使共振峰接近女声范围，新的为GT1；图43线性预测语音信号的合成根据线性预测的基本思想，用过去M个样点值来预测现在或未来的样点值：为预测信号，为预测系数，y(n)为取样信号，预测误差:这样就可以通过在某个准则下使预测误差达

6、到最小值的方法来决定唯一的一组线性预测参数(i=1,2,⋯，M)把语音信号的某一帧内的短时均方预测误差定义为：E{}=E{}为使E{}最小，对求偏导，并令其为零，有：E{[])}=0j=1,。。。,M上式表明采用最佳预测系数时，预测误差与过去的样点值正交。由于语音信号的短时平稳性，要分帧处理，对于每一个样点值记为y(n),...,y(n+N-1),这段语音记为Yn。对于语音段Yn，并记,对于语音段Yn,它的自相关函数为：j=1,...,M根据Yule—walker方程，可以解出样值，用这种方法定期地改变激

7、励参数u(n)和预测系数，并使用修改过后的基因周期和共振峰参数，就能合成出语音，合成语音样本如下：S(n)=为预测系数，G为模型增益，u(n)为激励，合成样本s(n)，p为预测器阶数；编写MATLAB程序，如下图：4GUI界面设计在MATLAB新建GUI，添加各部件。打开一段男生录制的声音，进行仿真实验，效果如下图所示。