这是从论坛/thread-101925-1-45.html下载的m文件 ：
% ct1
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,fs] = wavread('sunday_2.wav');% 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)
%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
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
% (6)s ，exc 和 s_rec 的区别
figure;
subplot(3,1,1), plot(exc), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('激励信号');
subplot(3,1,2), plot(s), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('原语音信号');
subplot(3,1,3), plot(s_rec), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('重建语音信号');
figure;
subplot(3,1,1), plot(exc), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('激励信号'), XLim([15*FL+1,16*FL]);
subplot(3,1,2), plot(s), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('原语音信号'), XLim([15*FL+1,16*FL]);
subplot(3,1,3), plot(s_rec), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('重建语音信号'), XLim([15*FL+1,16*FL]);
sound(exc);
pause(2);
sound(s);
pause(2);
sound(s_rec);
pause(2);
%原始语音与合成语音的差别
figure;
subplot(3,1,1), plot(exc_syn), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成激励信号');
subplot(3,1,2), plot(s), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('原语音信号');
subplot(3,1,3), plot(s_syn), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成语音信号');
sound(s);
pause(2);
sound(s_syn);
pause(2);
%变速不变调
figure;
subplot(3,1,1), plot(exc_syn_v), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成慢速激励信号') ,XLim([0,length(exc_syn_v)]);
subplot(3,1,2), plot(s), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('原语音信号'), XLim([0,length(s)]);
subplot(3,1,3), plot(s_syn_v), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成慢速语音信号'), XLim([0,length(s_syn_v)]);
sound(s);
pause(2);
sound(s_syn_v);
pause(4);
%变调不变速
figure;
subplot(3,1,1), plot(exc_syn_t), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成高调激励信号') ,XLim([0,length(exc_syn_t)]);
subplot(3,1,2), plot(s), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('原语音信号'), XLim([0,length(s)]);
subplot(3,1,3), plot(s_syn_t), xlabel('n (samples)'), ylabel('Amplitude'), title('合成高调语音信号'), XLim([0,length(s_syn_t)]);
sound(s);
pause(2);
sound(s_syn_t);
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