数字信号处理——matlab变声器2013-07-09 07:44:20| 分类：数字信号| 标签：声音信号|举报|字号大中小订阅
效果不好。
项目目标：把自己（男）的声音分别变成小孩的声音、女人的声音和老人的声音。
变声原理:语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。人类语音可分为有声语音和无声语音，前者是由声带振动激励的脉冲信号经声腔调制变成不同的音，它是人类语言中元音的基础，声带振动的频率称为基频。无声语音则是声带保持开启状态，禁止振动引发的。一般来说，由声门振动决定的基频跟说话人的性别特征有关，如下表，而无声语音则没有体现这个特征。说话人的个性化音色和语音的另外一个声学参数——共振峰频率的分布有关。儿童由于声道短，其共振峰频率高于成年人，成年女性的声道一般短于成年男性，所以女性的共振峰频率一般高于男性。
由上可知，在进行性别变声时，主要考虑基频和共振峰频率的变化。当基频伸展，共振峰频率也同时伸展时，可由男声变成女声，女声变成童声；反之，基频收缩，共振峰频率也同时收缩时，则由童声变女声，女声变男声。为了获得自然度、真实感较好的变声效果，基频和共振峰频率通常必须各自独立地伸缩变化如下图：
共振峰频率的改变是基于重采样实现的，从重采样原理知道，这也同时引发了基频的变化，为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关，在基频移动时必须考虑抵消重采样带来的偏移，理论上只要基频检测足够精确，确实可以保证基频改变和共振峰频率改变间的互不相关。
设计方案：
1录入自己（小孩、女人、老人）的一段声音
2用MATLAB做fft得到其频谱
3做fft频谱分析
4搬移和改变基频、语速，实现变声
%读取语音信号
[s fs nbits] = wavread('f:\data\my.wav');
s=s/max(s); %归一化
%sound(s,fs)
L = length(s) % 读入语音长度
S=fft(s,L);
%画图：原始信号
figure(1)
subplot(2,1,1);plot(s);title('原语音信号波形');
subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('原语音信号频谱');
%findpitch.m %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%下面变声会用到的，没有的话变声不会成功的，自己单独保存为m函数文件，上面的程序要调用的
% 计算一段语音的基音周期
function PT = findpitch(s)
[B, A] = butter(5, 700/4000);
s = filter(B,A,s);
R = zeros(143,1);
for k=1:143
R(k) = s(144:223)'*s(144-k:223-k);
end
[R1,T1] = max(R(80:143));
T1 = T1 + 79;
R1 = R1/(norm(s(144-T1:223-T1))+1);
[R2,T2] = max(R(40:79));
T2 = T2 + 39;
R2 = R2/(norm(s(144-T2:223-T2))+1);
[R3,T3] = max(R(20:39));
T3 = T3 + 19;
R3 = R3/(norm(s(144-T3:223-T3))+1);
Top = T1;
Rop = R1;
if R2 >= 0.85*Rop
Rop = R2;
Top = T2;
end
if R3 > 0.85*Rop
Rop = R3;
Top = T3;
end
PT = Top;
return
以下是整理的变声的完整程序：
[s,fs,nbits] = wavread(‘a.wav’); % 载入语音s
FL = 80; % 帧长
WL = 240; % 窗长
P = 10; % 预测系数个数
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）
hw = hamming(WL); % 汉明窗
% 依次处理每帧语音
for n = 3:FN
% 计算预测系数
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 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
G = sqrt(E*PT); % 计算合成激励的能量G
%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);
% (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(男声变女声)
PT1 =floor(PT/2); %减小基音周期
poles = roots(A);
deltaOMG =150*2*pi/fs;
%下面为女声变男声，要用的话把上面一段换成以下三行
% PT1 =floor(2*PT);
% poles = roots(A);
% deltaOMG =0.005*2*pi/fs;
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
end
A1=poly(poles);
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
%这是绘图的，自己改
plot(s_syn_t),
xlabel('n (samples)'), ...
ylabel('Amplitude'), title('变换后语音信号'),...
xlim([0,length(s_syn_t)]);
%handles.y=s_syn_t; %要保存数据就把handles.y改成自己的
% guidata(hObject,handles);
sound(2*s_syn_t);%播放改变后的声音%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%下面变声会用到的，没有的话变声不会成功的，自己单独保存为m函数文件，上面的程序要调用的
% 计算一段语音的基音周期
function PT = findpitch(s)
[B, A] = butter(5, 700/4000);
s = filter(B,A,s);
R = zeros(143,1);
for k=1:143
R(k) = s(144:223)'*s(144-k:223-k);
end
[R1,T1] = max(R(80:143));
T1 = T1 + 79;
R1 = R1/(norm(s(144-T1:223-T1))+1);
[R2,T2] = max(R(40:79));
T2 = T2 + 39;
R2 = R2/(norm(s(144-T2:223-T2))+1);
[R3,T3] = max(R(20:39));
T3 = T3 + 19;
R3 = R3/(norm(s(144-T3:223-T3))+1);
Top = T1;
Rop = R1;
if R2 >= 0.85*Rop
Rop = R2;
Top = T2;
end
if R3 > 0.85*Rop
Rop = R3;
Top = T3;
end
PT = Top;
return
refer:
1. https://www.doczj.com/doc/e37024245.html,/p/2427745652?pid=34789312730&cid=0#34789312730
MATLAB上机指导书 电子信息科学与技术专业 张焕明孙明编 佛山科学技术学院 2005年9月
目录 前言 实验一 MATLAB基础知识 1 实验二矩阵与数组 5 实验三基本操作命令 8 实验四高级操作命令 10 实验五 MATLAB的M函数编程 12
前言 MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,是一门计算语言，它专门以矩阵的形式处理数据．MATLAB将计算与可视化集成到一个灵活的计算机环境中，并提供了大内置函数,可以在广泛的工程问题中直接利用这些函数获得数值解．此外，用MATLAB 编写程序，犹如在一张草稿纸上排列公式和求解问题一样效率高，因此被称为“演算纸式的”科学工程算法语言．在我们高等数学的学习过程中，可以结合 MATLAB 软件，做一些简单的编程应用，在一定程度上弥补我们常规教学的不足，同时，这也是我们探索高职高专数学课程改革迈出的一步．
实验一 MATLAB 基础知识 一、实验目的 1、MATLAB 的使用初步练习 2、MATLAB 的窗口组成 二、实验内容 1、掌握表达式的输入方法 2、MATLAB 的常量及其表示方法 3、分号、百分比号、逗号及省略号的用法 4、向量和矩阵的处理方式；常用的数学函数；搜索路径的概念；MATLAB 的帮 助功能。 三、实验仪器、设备和材料 1、微型计算机，能正常运行Matlab 6.0或以上版本 2、Matlab6.0或以上版本 四、实验原理 略（参考教材的相关部分） 五、实验步骤 1、MATLAB 文件的编辑、存储和执行 MATLAB 提供了两种运行方式，即命令行和M 文件方式． A ．命令行方式 直接在命令窗口输入命令来实现计算或作图功能． 例如，若要求表达式 9 .248.26107 sin 369.12÷?+π的值，我们可在MATLAB 命令窗口中键入下面的命令： >> 1.369^2+sin(7/10*pi)*sqrt(26.48)/2.9 （回车） 观测运行结果并解释原因 也可将计算的结果赋给某一个变量，例如输入 : >> a=1.369^2+sin(7/10*pi)*sqrt(26.48)/2.9 （回车） 观测运行结果并解释原因 B ．M 文件的运行方式 1）文件编辑 在MATLAB 窗口中单击File 菜单依次选择NewM-File,打开M 文件输入运行界面，如下图所示。此时屏幕上会出现所需的窗口，在该窗口中输入程序文件，可以进行调试和运行．与命令行方式相比，M 文件方式的优点是可以调试，可重复应用． 2）文件存储 单击File 菜单，选择Save 选项，可将自己所编写的程序存在一个后缀为m 的文件中． 3）运行程序 在M 文件窗口中选择Debug 菜单中的run 选项，即可运行此M 文件；也可在MATLAB 命令窗口中直接输入所要执行的文件名后回车即可．但需要的是该程序文件必须存在MATLAB 默认的路径下．用户可以在MATLAB 窗口中单击File 菜单选择Set Path 将要执行的文件所在的路径添加到MATLAB 默认的路径序列中． 2、MATLAB 基本运算符及表达式 表1-1 基本运算符
变声器的原理、分类、实现及应用 2009130309 徐佩 变声器的原理：变声器是通过改变输入声音频率，进而改变声音的音色、音调，使输出声音在感官上与原声音不同。变声器是借助对声音音色和音调的双重复合改变， 实现输出声音的改变的。通过自己发音，共振峰频率的改变是基本重采样实 现的，从重采样原理知道，这也同时引发了基频的变化，为保证基频变化和 共振频率变化的独立、互不相关，在基频移动是必须考虑抵消重采样带来的 偏移，理论上只要基频检测足够精确，确保可以保证基频改变和共振峰频率 改变间的互不相关，通过搬移和改变基频、语速，实现变声。 变声器的分类：根据变声器材质不同，变声器分为变声器硬件和变声器软件。变声器硬件，即通过硬件实现变声的工具变声原理。无论是硬件变声器，还是软件变声 器，其原理都是，通过改变输入声音频率，进而改变声音的音色、音调， 使输出声音在感官上与原声音不同。我们每个人的声音不同，源于我们 的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的 不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同 乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调 的双重复合改变，实现输出声音的改变。其功能要点如下： 1.无限制式多格式录音：可以对来自麦克风、系统等众多设备的声音进 行实时的录制，支持多设备选择性录音，录音不需要临时文件，并可一 次性保存为WAV/WMA/MP3等众多流行格式。在录音过程中还允许对声音 进行男女变声处理！ 2.音乐重混音录制功能：允许您选择一首歌曲（音频或视频），然后对 其进行各种特效处理，比如保持原唱的同时进行节奏快慢处理，或者进 行男女声变换处理。在混录过程中也允许您随时调节各特效参数，就像 一个专业混音师那样！通过这些混录功能，您可以制作出和原音乐风格 不同的轻快歌曲或类似迪斯科类型的快速歌曲，也可以是更轻柔的背景 歌曲！然后您新创作的歌曲将可以保存为新的音频文件。 3.文件混音功能：支持对一首歌曲（音频或视频）进行裁剪并对结尾部分施 加淡出效果，或增大原音乐音量，同时还允许将其和其他音乐进行混音处理， 并允许保存为WAV/WMA/MP3等众多流行格式。 变声器的实现：插值以后重新抽样。基本过程是这样的：已知当前帧帧长FL （采样）点，采样频率Fs ，目标变换帧频率Fs’ ，则目标变换帧帧长FL’=FL*Fs’/Fs 。 记R ate = Fs’/Fs ，那么FL’=FL * Rate ，其中Rate 为基频变化率。变换 开始时，先求得FL 和FL’ 的最小公倍数AL ，再将原音频帧插值为AL 点，最后将插值后的语音段重新抽样，得到长FL’ 点的变声后的数据。 专用变音集成电路 1、特点：宽电压范围3.0-5.0V＊无需外部存储器＊低功耗＊使用可变电阻 或者开关来调整声音效果＊可选择高音低音放大音机器人声音可以应用于玩 具变声，电话系统或其他声音领域＊有静音功能 2、概述：RTS0072B是一种单片CMOS大规模集成电路设计的语音转换ＩＣ， 它可以将声音移调或转变成另外一个声音，通过将输入的正常速率的声音信
数字信号处理Matlab 实现实例 第１章离散时间信号与系统 例1-1 用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。 解 MATLAB程序如下： a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 图1.1给出了卷积结果的图形，求得的结果存放在数组c中为：{-2 -4 1 3 1 5 1 -3}。 例1-2 用MATLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 解 MATLAB程序如下： N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)];
k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n');ylabel('幅度') 图 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出，即该系统的单位脉冲响应。 例1-3 用MATLAB 计算例1-2差分方程 所对应的系统函数的DTFT 。 解 例1-2差分方程所对应的系统函数为： 123 123 0.80.440.360.02()10.70.450.6z z z H z z z z -------++= +-- 其DTFT 为 23230.80.440.360.02()10.70.450.6j j j j j j j e e e H e e e e ωωωω ωωω--------++= +-- 用MATLAB 计算的程序如下： k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6]; w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1); plot(w/pi,real(h));grid title('实部') xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度')
MATLAB工具软件实验(1) （1）生成一个4×4的随机矩阵，求该矩阵的特征值和特征向量。程序： A=rand(4) [L,D]=eig(A) 结果： A = 0.9501 0.8913 0.8214 0.9218 0.2311 0.7621 0.4447 0.7382 0.6068 0.4565 0.6154 0.1763 0.4860 0.0185 0.7919 0.4057 L = -0.7412 -0.2729 - 0.1338i -0.2729 + 0.1338i -0.5413 -0.3955 -0.2609 - 0.4421i -0.2609 + 0.4421i 0.5416 -0.4062 -0.0833 + 0.4672i -0.0833 - 0.4672i 0.4276 -0.3595 0.6472 0.6472 -0.4804 D = 2.3230 0 0 0 0 0.0914 + 0.4586i 0 0 0 0 0.0914 - 0.4586i 0 0 0 0 0.2275 （2）给出一系列的a值，采用函数 22 22 1 25 x y a a += - 画一组椭圆。 程序： a=0.5:0.5:4.5; % a的绝对值不能大于5 t=[0:pi/50:2*pi]'; % 用参数t表示椭圆方程 X=cos(t)*a; Y=sin(t)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) 结果： （3）X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2], （a）写出计算其负元素个数的程序。程序： X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2]; L=X<0; A=sum(L) 结果： A =
MATLAB变声器 电子工程学院 摘要 语音信号处理中的变声处理已经有了比较成熟的算法，本文阐述了变声算法的基础原理，利用数字滤波器，自相关法，LPC，LPC系数求根法等方法在MATLAB上改变语音信号的基频和共振峰以实现变声，并总结了现有变声算法的缺陷，对用不同的变换域能否改进变声算法做了粗略分析。 关键词：变声算法，LPC，变换域
目录 研究背景 (3) 变声原理 (3) 语音基本概念 (3) 变声原理 (4) 变声过程 (5) 分帧处理 (5) 计算LPC系数 (5) 计算原始激励 (6) 计算基音周期 (6) 计算激励能量 (7) 合成脉冲序列 (7) 更改声道参数 (7) 合成变声语音 (8) 程序设计 (8) 传统变声算法缺陷 (9) 合成激励与原始激励差别较大 (9) 不能实现定向变声 (10) 实现定向变声的猜想 (11) 小波域是否存在恒定音色参数粗略分析 (12) 统计上的变换是否利于寻找恒定音色参数猜想 (12) 下一步研究计划 (12)
研究背景 语音信号是人们日常生活中十分常见的信号，语音也是人与人之间传递信息的一种十分重要的方式。随着智能终端以及互联网的普及，语音信号大量地以数字形式出现，语音信号处理变得越来越重要，变声处理是语音信号处理的基础之一，所以在这样的大背景下，研究变声算法并改进变声算法是很有意义而且有必要的。 另一方面，传统的变声算法是对发声过程的简单模拟进行语音合成，在模拟过程中改变参数以实现变声，而传统的变声算法存在一些缺陷，若要改进变声算法使其更灵活有效，那么细致的研究传统的变声算法是很有必要的。 变声原理 语音基本概念 1. 声道：声道是很多动物及人类都有的一个腔室，从声源产生的声音经由此处滤出。人的声道包括声道则包括喉腔、咽头、口腔和鼻腔。 2. 基音：一般的声音都是由发音体发出的一系列频率、振幅各不相同的振动复合而成的。这些振动中有一个频率最低的振动，由它发出的音就是基音，其余为泛音。发音体整体振动产生的音，叫做基音，决定音高；发音体部分振动产生的音，叫做泛音，决定音色；基音和泛音结合一起而形成的音，叫做复合音，日常我们所听到的声音多为复合音。 3.共振峰：共振峰是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰是语音音质的决定因素，反映了声道（共振腔）的物理特征。声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配，一部分因为共振腔的共振作用得到强化，另一部分则受到衰减，得到强化的那些频率在时频分析的语图上表现为浓重的黑色条纹。由于能量分布不均匀，强的部分犹如山峰一般，故而称之为共振峰。在语音声学中，共振峰决定着元音的音质，在计算机音乐中，共振峰是决定音色和音质的重要参数。 4，短时平稳特性：语音信号是一种随时间而变化的信号，主要分为浊音和清音两大类。浊音的基音周期、清浊音信号幅度和声道参数等都随时间而缓缓变化。由于发生器官的惯性运动，可以认为在一小段时间里（一般为10~30ms）语音信号的频域特性近似不变，即语音信号具有短时平稳性。因而处理语音信号之前要把语
MATLAB中FFT的使用方法 说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编 一.调用方法 X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意： （1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例： N=8; n=0:N-1; xn=[43267890]; Xk=fft(xn) → Xk= 39.0000-10.7782+6.2929i0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。 （2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。 二.FFT应用举例 例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
clf; fs=100;N=128;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;%频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果：
1.已知3阶椭圆IIR数字低通滤波器的性能指标为：通带截止频率0.4π，通带波纹为0.6dB，最小阻带衰减为32dB。设计一个6阶全通滤波器对其通带的群延时进行均衡。绘制低通滤波器和级联滤波器的群延时。 %Q1_solution %ellip(N,Ap,Ast,Wp) %N--->The order of the filter %Ap-->ripple in the passband %Ast->a stopband Rs dB down from the peak value in the passband %Wp-->the passband width [be,ae]=ellip(3,0.6,32,0.4); hellip=dfilt.df2(be,ae); f=0:0.001:0.4; g=grpdelay(hellip,f,2); g1=max(g)-g; [b,a,tau]=iirgrpdelay(6,f,[0 0.4],g1); hallpass=dfilt.df2(b,a); hoverall=cascade(hallpass,hellip); hFVT=fvtool([hellip,hoverall]); set(hFVT,'Filter',[hellip,hoverall]); legend(hFVT,'Lowpass Elliptic filter','Compensated filter'); clear; [num1,den1]=ellip(3,0.6,32,0.4); [GdH,w]=grpdelay(num1,den1,512); plot(w/pi,GdH); grid xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Group delay, samples'); F=0:0.001:0.4; g=grpdelay(num1,den1,F,2); % Equalize the passband Gd=max(g)-g; % Design the allpass delay equalizer [num2,den2]=iirgrpdelay(6,F,[0,0.4],Gd); [GdA,w] = grpdelay(num2,den2,512); hold on; plot(w/pi,GdH+GdA,'r');
实验一 基于Matlab 的数字信号处理基本操作 一、 实验目的：学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号；学会运用MA TLAB 实现离 散时间信号的基本运算。 二、 实验仪器：电脑一台，MATLAB6.5或更高级版本软件一套。 三、 实验内容： （一） 离散时间信号在MATLAB 中的表示 离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。离散序列通常用)(n x 来表示，自变量必须是整数。 离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。stem 函数的基本用法和plot 函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限，所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示出来。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。 1. 单位取样序列 单位取样序列)(n δ，也称为单位冲激序列，定义为 ) 0() 0(0 1)(≠=?? ?=n n n δ 要注意，单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样，它在n =0处是取确定的值1。在MATLAB 中，冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现，即 function y=impDT(n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 【实例1-1】 利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。 解：MATLAB 源程序为 >>n=-3:3; >>x=impDT(n); >>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1]) 程序运行结果如图1-1所示。 图1-1 单位冲激序列
A卷
一、[15分] 1、10 2、f>=2fh
3、()()()y n x n h n =* 4、1 -az -11a 或者-z z ，a 1 -z 或1-1-az -1z 5、对称性 、 可约性 、 周期性 6、191点，256 7、典范型、级联型、并联型 8、T ω = Ω，)2 tan(2ω T = Ω或)2arctan(2T Ω=ω。 二、[20分] 1、C 2、 A 3、 C 4、C 5、B 6、D 7、B 8、A 9、D 10、A (CACCB DBADA) 三、[15分] 1、（5分） 混叠失真：不满足抽样定理的要求。 改善方法：增加记录长度 频谱泄漏：对时域截短，使频谱变宽拖尾，称为泄漏 改善方法：1）增加w (n )长度 2）缓慢截短 栅栏效应：DFT 只计算离散点（基频F0的整数倍处）的频谱，而不是连续函数。 改善方法：增加频域抽样点数N （时域补零），使谱线更密 2、（5分） 3、 （5分） IIR 滤波器: 1）系统的单位抽样相应h (n )无限长 2）系统函数H (z )在有限z 平面（ ）上有极点存在 3）存在输出到输入的反馈，递归型结构 Fir 滤波器: ? 1）系统的单位冲激响应h (n )在有限个n 处不为零； ? 2）系统函数 在||0 z >处收敛，在 处只有零点，即有限z 平面只有零点，而全部极点都在z =0处； ? 3）机构上主要是非递归结构，没有输入到输出的反馈，但有些结构中也包含有反馈的递归部分。 四、计算题（40分） 1、（12分）解： 解： 对上式两边取Z 变换，得： ()H z ||0z >
一熟悉Matlab工作环境 1、熟悉Matlab的5个基本窗口 思考题： （1）变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。 答：变量一般不需事先对变量的数据类型进行声明，系统会依据变量被赋值的类型自动进行类型识别，也就是说变量可以直接赋值而不用提前声明。变量名要遵守以下几条规则： 变量名必须以字母开头，只能由字母、数字或下划线组成。 变量名区分大小写。 变量名不能超过63个字符。 关键字不能作为变量名。 最好不要用特殊常量作为变量名。 （2）试说明分号、逗号、冒号的用法。 分号：分隔不想显示计算结果的各语句；矩阵行与行的分隔符。 逗号：分隔欲显示计算结果的各语句；变量分隔符；矩阵一行中各元素间的分隔符。 冒号：用于生成一维数值数组；表示一维数组的全部元素或多维数组某一维的全部元素。 （3）linspace（）称为“线性等分”函数，说明它的用法。 LINSPACE Linearly spaced vector.线性等分函数 LINSPACE(X1,X2)generates a row vector of100linearly equally spaced points between X1and X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成100个元素的行向量。 LINSPACE(X1,X2,N)generates N points between X1and X2. For N<2,LINSPACE returns X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成n个元素的行向量。如果n＜2，返回X2。 Class support for inputs X1,X2: float:double,single 数据类型：单精度、双精度浮点型。 （4）说明函数ones（）、zeros（）、eye（）的用法。 ones（）生成全1矩阵。 zeros（）生成全0矩阵。 eye（）生成单位矩阵。 2、Matlab的数值显示格式
基于matlab变声器的设计 【摘要】为了实现由男声变换到女声，在语音信号参数分析过程采用短时自相关法提取语音信号的基音周期，同时用LPC倒谱分析法分析共振峰的范围，通过matlab编写程序修改语音参数并接近于女声的范围，构置GUI界面。在实验中，输入一段语音信号，输出时即实现了由男声到女声的变换效果。因此对于语音信号参数的修改能够实现男女声音之间的变换。 【关键词】短时自相关法；LPC倒谱；语音信号；matlab；GUI 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，修改接近于女声，实现男声到女声的变换。 2.提取参数 2.1 基于短时自相关法的基音周期估值 进行自相关的计算可采用两种方法，一种是对语音信号进行低通滤波，另一种是对语音信号进行中心削波处理。本实验采用第一种方法，通过matlab③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，，算出为0.175，归一化低通原型系统函数为： 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。 2.1.2 语音信号的短时自相关函数① 定义语音信号自相关函数如下：
实验1 时域离散信号的产生 一、实验目的 学会运用MATLAB 产生常用离散时间信号。 二、实验涉及的matlab 子函数 1、square 功能：产生矩形波 调用格式： x=square(t)；类似于sin （t ），产生周期为2*pi ，幅值为+—1的方波。 x=square(t ，duty)；产生制定周期的矩形波，其中duty 用于指定脉冲宽度与整个周期的比例。 2、rand 功能：产生rand 随机信号。 调用格式： x=rand （n ，m ）；用于产生一组具有n 行m 列的随机信号。 三、实验原理 在时间轴的离散点上取值的信号，称为离散时间信号。通常，离散时间信号用x （n ）表示，其幅度可以在某一范围内连续取值。 由于信号处理所用的设备主要是计算机或专用的信号处理芯片，均以有限的位数来表示信号的幅度，因此，信号的幅度也必须“量化”，即取离散值。我们把时间和幅度上均取离散值的信号称为时域离散信号或数字信号。 在MATLAB 中，时域离散信号可以通过编写程序直接生成，也可以通过对连续信号的等间隔抽样获得。 下面介绍常用的时域离散信号及其程序。 1、单位抽样序列 ? ? ?≠==000 1)(k k k δ MATLAB 源程序为
1) function [x,n] = impuls (n0,n1,n2) % Generates x(n) = delta(n-n0); n=n0 处建立一个单位抽样序列% [x,n] = impuls (n0,n1,n2) if ((n0 < n1) | (n0 > n2) | (n1 > n2)) error('arguments must satisfy n1 <= n0 <= n2') end n = [n1:n2]; x = [zeros(1,(n0-n1)), 1, zeros(1,(n2-n0))]; 将上述文件存为：impuls.m，在命令窗口输入 n0=0,n1=-10,n2=11; [x,n]=impuls (n0,n1,n2); stem(n,x,’filled’) 2)n1=-5;n2=5;n0=0; n=n1:n2; x=[n==n0]; stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x),1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)'); 3)n1=-5;n2=5;k=0; n=n1:n2; nt=length(n); %求n点的个数 nk=abs(k-n1)+1; %确定k在n序列中的位置 x=zeros(1,nt); %对所有样点置0 x(nk)=1; %对抽样点置1 stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); Ylabel('幅度x(n)');
(1)在MATLAB的命令窗口中执行_____命令，将命令窗口的显示内容清空。（） A.clear B.clc C.echo off D.cd (2)在MATLAB的命令窗口中执行_____命令，使数据输出显示为十六进制表示。（） A.format long B.format rat C.format hex D.format short e (3)下列变量名中_____是合法的。（） A.x*y,a,1 B.x\y,a1234 C.end,1 bcx D.char_1,i,j (4)已知x=0:5,则x有_____个元素。（） A.5 B.6 C.7 D.8 (5)一下运算符中哪个的优先级最高_____。（） A./ B.^ C.~= D.& (6)使用检测函数isnumeric(10)的结果是_____。（） A.1 B.0 C.false D.true (7)三维图形中默认视角是_____度。（） A.方位角=0 俯仰角=90 B.方位角=90 俯仰角=0 C.方位角=37.5 仰俯角=30 D.方位角=0 仰俯角=180 (8)将符号表达式化简为因式分解因式分解因式分解因式分解形式，使用_____函数。（） A.collect B.expand C.horner D.factor (9)运行以下命令，则_____描述是正确的。（）>>syms a b c d >>A=[a b;c d] A.A占用的内存小于100B B.创建了5个符号变量 C.A占用的内存是a b c d的总和 D.不存在 （10）已知数组a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],则a(:,end)是指_____元素。 （11）运行命令bitor（8,7）的结果是_____。 （12）运行以下命令： >>x=0:10; >>y1=sin(x); >>y2=5*sin(x); >>y3=[10*sin(x );20*sin(x)]; >>plot(x,y1,x,y2,x,y3) 则在一个图形窗口中，可以看到_____条曲线。 （13）符号表达式“g=sym(sin(a*z)+cos(w*v))”中的自由符号变量是_____。 （14）运行以下命令： >>syms t >>f1=1/t >>limitf1_r=limit(f1,'t','0','right'); 则函数limitf1_r趋向0的右极限为_____。 15.在MATLAB的命令窗口中执行______命令，使数值5.3显示为5.300000000000000e+000 A. format long B. format long e C. format short D. format short e 16.下列变量名中______是合法的。A．char_1,i,j B．1_1, a.1 C．x\y,a1234 D.end,1bcx 17.已知x=0:9,则x有_____个元素。 A.12 B.11 C.10 D.9 18.产生对角线上为全1其余为0的2行3列矩阵的命令是______ A. ones(2,3) B. ones(3,2) C. eye(2,3) D. eye(3,2) 19.已知数组a= [1 2 3 4 5 6 7 8 9] ，则运行a(:,1)=[]命令后______ A. a变成行向量 B. a数组为2行2列 C. a 数组为3行2列 D. a数组中没有元素3 20.按含义选出各个函数名：表示4舍5入到整数的是____，表示向最接近0取整的是____,表示向最接近-∞取整的是____,表示向最接近∞取整的是_____ A. round(x) B. fix(x) C. floor(x) D. ceil(x) 21.已知a=0:5,b=1:6,下面的运算表达式出错的为______ A. a+b B. a./b C. a’*b D. a*b 22.已知s=’显示”hello”’,则s的元素个数是______ A. 12 B. 9 C. 7 D.18
摘要 变声器是通过改变输入音频的音色、音调，并将变声后的音频输出的工具。变声器是通过改变输入音频的音色、音调，并将变声后的音频输出的工具。根据变声器材质不同，变声器分为变声器硬件和变声器软件。变声器硬件，即通过硬件实现变声的工具本次课程设计是数字变声器的设计，整个程序使用MATLAB软件编写的。一个GUI界面实现录入一段10~15秒的语音，同时绘制出该语音的时域波形和频域波形，并实现了对该语音的保存和打开。 关键字：变声器；MATLAB软件；变声基本原理；语音；GUI；
目录 前言 (1) 第1章方案选择 (2) 1.1设计方案 (2) 1.2方案的选择 (2) 第2章变声的基本原理 (3) 2.1 基本概念 (3) 2.2 变声的原理 (4) 2.2.1 生成脉冲序列 (4) 2.2.2 计算预测系数 (5) 2.2.3 声道参数 (5) 第3章程序设计及仿真分析 (7) 3.1程序设计 (7) 3.1.1 分帧处理 (7) 3.1.2 计算预测系数 (7) 3.1.3 计算激励信号 (7) 3.1.4 重建语音 (8) 3.1.5 基音周期 (8) 3.1.6 合成激励的能量 (9) 3.1.7 变声处理 (10) 第4章GUI的设计 (11) 4.1 GUI简介 (11) 4.2 GUI界面设计 (11) 4.3 GUI界面运行流程图 (13) 4.4回调函数 (14) 4.4.1切换按钮 (14) 4.4.2 按钮 (15) 参考文献 (19) 设计总结 (20)
前言 我们每个人的声音不同，源于我们的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调的双重复合改变，实现输出声音的改变。目前，语音伪装系统（变声器）被广泛应用于社会的各个领域。语音伪装设备经常出现在以下几个方面：为了防止打击报复，保护举报人的人身安全的匿名举报系统；记者采访时对采访对象声音的处理，保护被采访人的安全；应用于电台或电视台，可对热线电话进行声音的处理。独居女士和小孩；可用变声器应付骚扰电话和陌生人来访。另外，在智能手机或者平板电脑等便携式移动终端中利用变声器开发的小游戏等。因此，变声器的应用范围及其广泛。 我们每个人的声音不同，源于我们的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调的双重复合改变，实现输出声音的改变。 本次课程设计就是运用我们所学到的理论知识，用MATLAB软件来实现对语音信号的变声处理，理论联系实际，从而更好地掌握以及运用所学习的知识。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2011—2012 学年第二学期） 课程名称：数字信号处理开课实验室：信自楼111 2012 年 5 月 31 日年级、专业、班生医学号姓 名 成绩 实验项目名称数字信号处理的matlab 实现指导教师 教 师 评语教师签名： 年月日 一．实验目的 熟练掌握matlab的基本操作。 了解数字信号处理的MATLAB实现。 二．实验设备 安装有matlab的PC机一台。 三．实验内容 .1.求信号x(n)=cos(6.3Пn/3)+cos(9.7Пn/30)+cos(15.3Пn/30),0≤n≤29的幅度频谱. 2. 用冲击响应不变法设计一个Butterworth低通数字滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=1dB Ws=0.3Пαs=15dB 3.用双线性变换法设计一个Chebyshev高通IIR滤波器,要求参数为: Wp=0.6Пαp=1dB Ws=0.4586Пαs=15dB 4.用窗函数法设计一个低通FIR滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=0.3dB Ws=0.25Пαs=50dB 5.用频率抽样法设计一个带通FIR滤波器,要求参数为: W1s=0.2П W1p=0.35П W2p=0.65П W2s=0.8П αs=60dB αp=1dB 6.根据 4 点矩形序列，( n ) = [1 1 1 1] 。做 DTFT 变换，再做 4 点 DFT 变换。然后分别补零做 8 点 DFT 及 16 点 DFT。 7.调用filter解差分方程，由系统对u(n)的响应判断稳定性 8编制程序求解下列系统的单位冲激响应和阶跃响应。 y[n]+ 0.75y[n -1]+ 0.125y[n -2] = x[n]- x[n -1] 四．实验源程序 1. n=[0:1:29]; x=cos(6.3*pi*n/30)+cos(9.7*pi*n/30)+cos(15.3*pi*n/30);
1 一个三位整数各位数字的立方和等于该数本身则称该数为水仙花数。输出全部水仙花数。 for m=100:999 m1=fix(m/100); %求m的百位数字 m2=rem(fix(m/10),10); %求m的十位数字 m3=rem(m,10); %求m的个位数字 if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3 disp(m) end end 2.从键盘输入若干个数，当输入0时结束输入，求这些数的平均值和它们之和。 sum=0; n=0; val=input('Enter a number (end in 0):'); while (val~=0) sum=sum+val; n=n+1; val=input('Enter a number (end in 0):'); end if (n > 0) sum mean=sum/n end 3. 若一个数等于它的各个真因子之和，则称该数为完数，如6=1+2+3，所以6是完数。求[1,500]之间的全部完数。 for m=1:500 s=0; for k=1:m/2 if rem(m,k)==0 s=s+k; end end if m==s disp(m); end end 4. 从键盘上输入数字星期，在屏幕上显示对应英文星期的单词。 function week n=input('input the number:'); if isempty(n) errror('please input !!')
end if n>7|n<1 error('n between 1 and 7') end switch n case 1 disp('Monday') case 2 disp('Tuesday') case 3 disp('Wednesday') case 4 disp('Thursday') case 5 disp('Friday') case 6 disp('Saturday') case 7 disp('Sunday') end 5. 某公司销售电脑打印机的价格方案如下： （）如果顾客只买一台打印机，则一台的基本价格为$150。 （）如果顾客购买两台以上打印机，则第二台价格为$120。 （）第三台以后，每台$110。 写一段程序分别计算出购买1--10台打印机所需的钱数。打印机台数可以在程序开始处指定，或通过input命令读入。运行程序，计算出购买10台打印机的总价格。 写出程序，生成分别购买1--10台打印机所需价格的图表（使用fprintf命令输出图表，不允许手算）。 x=input('请输入购买的打印机台数：'); for m=1:x if m<=1 y(m)=150*m; elseif m<=2 y(m)=150+120*(m-1); else y(m)=150+120+110*(m-2); y(1,m)=y(m); end end y(x) plot(1:m,y,'r*--')
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，修改接近于女声，实现男声到女声的变换。 人基频分布H共振峰频率分 男声180] [50 , 偏低380] [160 , 女声中 1000] [400 , 童声偏高 图1 2 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函数为 ．其中，，将带人中，得到低通滤波器，将 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，后进行下一步的自相关计算。x(n)进行采样，采样序列为
图2 2.1.2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3 2.2 LPC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)= 为冲击响应，为预测系数。其中h(n)是最H(z)首先根据同态分析方法有下面求h(n)的倒谱(n),，因为可以展开成级数形式，即小相位的，即在单位圆内是解析的，所以说，将式两端同(0)=0是存在的，设(n)的逆变换，就是说．时对求导，得到：