matlab语音合成技术,matlab语音合成

电玩女神 2023-01-14 02:57 159阅读 0赞

我在做一毕业设计，是关于语音合成的，但运行总有两处错误，老师说我没有主程序，但钻研多日未果，希望哪位高手能给予指点！程序如下：

function speechproc()

clear all,close all, clc;

% 定义常数

FL = 80;                % 帧长

WL = 240;               % 窗长

P = 10;                 % 预测系数个数

s = readspeech('voice.pcm',100000);             % 载入语音s

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)

v=.5;

exc\_syn\_v = zeros(v\\L,1);   % 合成的激励信号(脉冲串)

s\_syn\_v = zeros(v\\L,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(不需要掌握)

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

if n == 27

% (3) 观察预测系统的零极点图

zplane(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,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)

% (10) 生成合成激励，并用激励和filter函数产生合成语音

% 方法1：本段激励可以向右超出段长一个基音周期

%                 tempn\_syn = \[1:n\*FL-last\_syn+PT-1\]';

%                 exc\_syn1 = zeros(length(tempn\_syn),1);

%                 exc\_syn1(mod(tempn\_syn,PT)==0) = G; %某一段算出的脉冲

%                 \[s\_syn1,zi\_syn\] = filter(1,A,exc\_syn1,zi\_syn);

%                 exc\_syn(last\_syn+1:last\_syn+length(tempn\_syn)) = exc\_syn1;

%                 s\_syn(last\_syn+1:last\_syn+length(tempn\_syn)) = s\_syn1;

%                 last\_syn = last\_syn+PT\*floor(length(tempn\_syn)/PT);

%方法2：本段激励可以向左侵占前面一段

%                 tempn\_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

%                 \[s\_syn1,zi\_syn\] = filter(1,A,exc\_syn1,zi\_syn);

%                 exc\_syn(last\_syn+1:n\*FL) = exc\_syn1;

%                 s\_syn(last\_syn+1:n\*FL) = s\_syn1;

%                 last\_syn = last\_syn+PT\*floor((n\*FL-last\_syn)/PT);

%方法3：本段激励只能修改本段长度

tempn\_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 = 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);

% (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);

tempn\_syn\_v = \[1:n\*FL\_v-last\_syn\_v\]';

exc\_syn1\_v = zeros(length(tempn\_syn\_v),1);

exc\_syn1\_v(mod(tempn\_syn\_v,PT)==0) = G; %某一段算出的脉冲

exc\_syn1\_v = exc\_syn1\_v((n-1)\*FL\_v-last\_syn\_v+1:n\*FL\_v-last\_syn\_v);

\[s\_syn1\_v,zi\_syn\_v\] = filter(1,A,exc\_syn1\_v,zi\_syn\_v);

last\_syn\_v = last\_syn\_v+PT\*floor((n\*FL\_v-last\_syn\_v)/PT);

exc\_syn\_v((n-1)\*FL\_v+1:n\*FL\_v) =exc\_syn1\_v;  %计算得到的加长合成激励

s\_syn\_v((n-1)\*FL\_v+1:n\*FL\_v) = s\_syn1\_v;   %计算得到的加长合成语音

% (13) 将基音周期减小一半，将共振峰频率增加150Hz，重新合成语音，听听是啥感受～

PT1 =floor(PT/2);   %减小基音周期

poles = roots(A);

deltaOMG = 150\*2\*pi/8000;

for p=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);

elseif imag(poles(p))<0 poles(p) = poles(p)\*exp(-j\*deltaOMG);

end

A1=poly(poles);

if n==27

figure;

zplane(1,A1);

end

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);

\[s\_syn1\_t,zi\_syn\_t\] = 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

\[本帖最后由 cwjy 于 2010-5-18 12:51 编辑\]

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