语音变速变调matlab代码

语音变速以及语音变调是语音信号处理中非常重要的两个内容。语音信号可表述成激励源与线性时变系统的冲激响应的卷积。若激励源是高斯白噪声，则声道发清音，若激励源是一准周期信号，则声道发浊音。浊音在语音信号序列中影响语音速度，它是基音，是由多次谐波构成的准周期信号。语音信号序列可看成是基音周期经整数倍延拓后叠加而成。插入部分基音周期使语速降低，删除部分基音周期使语速提高，即通过改变单位时间内输出的语音信息量（可以通过改变语音信号的激励的长度来实现），来达到改变语速的要求；而语音的音调的不同则是体现在基音周期和共振峰这两个特征参数上，利用基音周期和共振峰的改变可以达到改变语调的要求。

function speechproc（）
clear allclose 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.wav‘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（L1）;       % 激励信号（预测误差）
    zi_pre = zeros（P1）;    % 预测滤波器的状态
    s_rec = zeros（L1）;     % 重建语音
    zi_rec = zeros（P1）;
    
	% 合成滤波器
    exc_syn = zeros（L1）;   % 合成的激励信号（脉冲串）
    s_syn = zeros（L1）;     % 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（P1）;   % 合成滤波器的状态
    
	% 变调不变速滤波器
    exc_syn_t = zeros（L1）;   % 合成的激励信号（脉冲串）
    s_syn_t = zeros（L1）;     % 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（P1）;   % 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\L1）;   % 合成的激励信号（脉冲串）
    s_syn_v = zeros（v\L1）;     % 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（P1）;   % 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（1A）;
        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
		[exc1zi_pre] = filter（A1s_fzi_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_rec1zi_rec] = filter（1Aexc1zi_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_synPT）==0） = G; %某一段算出的脉冲
% 		[s_syn1zi_syn] = filter（1Aexc_syn1zi_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_synPT）==0） = G; %某一段算出的脉冲
% 		[s_syn1zi_syn] = filter（1Aexc_syn1zi_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_synPT）==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_syn1zi_syn] = filter（1Aexc_syn1zi_syn）;
% 		exc_syn（（n-1）*FL+1:n*FL） =  exc_syn1;   %计算得到的合成激励
% 		s_syn（（n-1