一、简介
基于matlab线性预测系数和基音参数的语音合成
二、源代码
clear all; clc; close all;
[xx, fs, bits] = wavread('C7_2_y.wav'); % 读入数据文件
xx=xx-mean(xx); % 去除直流分量
x=xx/max(abs(xx)); % 归一化
N=length(x); % 数据长度
time=(0:N-1)/fs; % 时间刻度
wlen=240; % 帧长
inc=80; % 帧移
overlap=wlen-inc; % 重叠长度
tempr1=(0:overlap-1)'/overlap; % 斜三角窗函数w1
tempr2=(overlap-1:-1:0)'/overlap; % 斜三角窗函数w2
n2=1:wlen/2+1; % 正频率的下标值
wind=hanning(wlen); % 窗函数
X=enframe(x,wind,inc)'; % 分帧
fn=size(X,2); % 帧数
T1=0.1; r2=0.5; % 端点检测参数
miniL=10; % 有话段最短帧数
mnlong=5; % 元音主体最短帧数
ThrC=[10 15]; % 阈值
p=12; % LPC阶次
frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,fs); % 计算每帧的时间刻度
for i=1 : fn % 计算每帧的线性预测系数和增益
u=X(:,i);
[ar,g]=lpc(u,p);
AR_coeff(:,i)=ar;
Gain(i)=g;
end
% 基音检测
[voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Ceps(x,wlen,inc,T1,fs); %基于倒谱法的基音周期检测
Dpitch=pitfilterm1(period,voiceseg,vosl); % 对T0进行平滑处理求出基音周期T0
tal=0; % 初始化前导零点
zint=zeros(p,1);
for i=1:fn;
ai=AR_coeff(:,i); % 获取第i帧的预测系数
sigma_square=Gain(i); % 获取第i帧的增益系数
sigma=sqrt(sigma_square);
if SF(i)==0 % 无话帧
excitation=randn(wlen,1); % 产生白噪声
[synt_frame,zint]=filter(sigma,ai,excitation,zint); % 用白噪声合成语音
else % 有话帧
PT=round(Dpitch(i)); % 取周期值
exc_syn1 =zeros(wlen+tal,1); % 初始化脉冲发生区
exc_syn1(mod(1:tal+wlen,PT)==0) = 1; % 在基音周期的位置产生脉冲,幅值为1
exc_syn2=exc_syn1(tal+1:tal+inc); % 计算帧移inc区间内脉冲个数
index=find(exc_syn2==1);
excitation=exc_syn1(tal+1:tal+wlen);% 这一帧的激励脉冲源
if isempty(index) % 帧移inc区间内没有脉冲
tal=tal+inc; % 计算下一帧的前导零点
else % 帧移inc区间内有脉冲
eal=length(index); % 计算有几个脉冲
tal=inc-index(eal); % 计算下一帧的前导零点
end
gain=sigma/sqrt(1/PT); % 增益
[synt_frame,zint]=filter(gain, ai,excitation,zint); % 用脉冲合成语音
end
if i==1 % 若为第1帧
output=synt_frame; % 不需要重叠相加,保留合成数据
else
M=length(output); % 按线性比例重叠相加处理合成数据
output=[output(1:M-overlap); output(M-overlap+1:M).*tempr2+synt_frame(1:overlap).*tempr1; synt_frame(overlap+1:wlen)];
end
end
ol=length(output); % 把输出output延长至与输入信号xx等长
if ol<N
output1=[output; zeros(N-ol,1)];
else
output1=output(1:N);
end
三、运行结果
四、备注
版本:2014a
完整代码或代写加1564658423