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2024年6月28日发(作者：)
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。
人群 基频分布（Hz）
[50 ， 180]
共振峰频率分布
偏低
男声
女声
童声
［160 ， 380］ 中
[400 , 1000］ 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
函数为
,算出0。175，归一化低通原型系统
其中
将
将
，，
．
带人中，得到低通滤波器，
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。
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）=
其中h（n)为冲击响应，为预测系数。
下面求h（n）的倒谱(n）,首先根据同态分析方法有
是最小相位的，即在单位圆内是解析的,所以说
，因为H（z）
可以展开成级数形式，即
，就是说
时对求导，得到：
的逆变换(n)是存在的,设（0)=0，将式两端同
有(）（
系数分别相等得到：
)=，令式左右两边Z的各次幂前
在本实验中，取预测阶数为10，语音的样点数为160，按照上式可直接从预测系
数{｝求得倒谱，这个倒谱是根据线性预测模型得到,即称为LPC倒谱。编
写MATLAB程序，实现如图4所示，谱的峰值基本上对应于共振峰频率，用GT
表示共振峰；修改共振峰,使共振峰接近女声范围，新的为GT1；
图4
3 线性预测语音信号的合成
根据线性预测的基本思想，用过去M个样点值来预测现在或未来的样点值：
为预测信号，为预测系数,y（n）为取样信号，预测误差：
这样就可以通过在某个准则下使预测误差
一组线性预测参数 （i=1，2，⋯,M）
达到最小值的方法来决定唯一的
把语音信号的某一帧内的短时均方预测误差定义为：
E{
为使E{
}=E{}
}最小，对求偏导，并令其为零，有：
E｛[])｝=0 j=1，。.。，M
与过去的样点值正交。由于语音信上式表明采用最佳预测系数时，预测误差
号的短时平稳性，要分帧处理，对于每一个样点值记为y(n）,。 。 。,y(n+N—
1),这段语音记为Yn.
对于语音段Yn，并记
关函数为：
， 对于语音段Yn,它的自相
j=1， 。 . .，M
根据Yule—walker方程，可以解出样值，用这种方法定期地改变激励参数u(n)
和预测系数,并使用修改过后的基因周期和共振峰参数，就能合成出语音，合成
语音样本如下:
S（n）=
为预测系数，G为模型增益，u（n）为激励，合成样本s(n），p为预测器阶数；
编写MATLAB程序，如下图:
4 GUI界面设计
在MATLAB新建GUI ，添加各部件。
打开一段男生录制的声音，进行仿真实
验，效果如下图所示。
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