frames = buffer(x, frame_size, frame_size-frame_shift);报错

这个错误可能是因为你的Matlab版本中没有buffer函数，或者buffer函数的参数名在你的Matlab版本中有所不同。

如果你的Matlab版本中没有buffer函数，可以考虑使用其他函数来实现分帧，比如使用for循环来实现。示例代码如下：

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('example.wav');

% 分帧
frame_size = 256; % 帧长
frame_shift = 128; % 帧移
num_frames = fix((length(x)-frame_size)/frame_shift)+1; % 帧数
frames = zeros(frame_size, num_frames);
for i = 1:num_frames
    index = (i-1)*frame_shift+1;
    frames(:, i) = x(index:index+frame_size-1);
end

如果你的Matlab版本中buffer函数的参数名有所不同，可以尝试查看Matlab文档中的相应参数名，并进行相应的修改。

相关问题

上述代码中错误使用 buffer Input must be a vector. 出错 Untitled (line 15) frames = buffer(x,frame_length,frame_length-frame_shift,'nodelay');

非常抱歉，我的错误！你说的对，buffer函数需要输入一个列向量，所以我们需要将输入的语音信号强制转换为列向量，代码如下：

% 读入语音文件
[x,fs] = audioread('sample.wav');
x = x(:); % 将语音信号强制转换为列向量

% 设置参数
frame_len = 0.02; % 帧长20ms
frame_overlap = 0.5; % 帧重叠50%
energy_threshold = 0.1; % 能量阈值
zero_crossing_threshold = 10; % 过零率阈值

% 计算帧长和帧移
frame_length = round(frame_len*fs);
frame_shift = round(frame_length*(1-frame_overlap));

% 分帧
frames = buffer(x,frame_length,frame_length-frame_shift,'nodelay');

% 计算每帧的短时能量和过零率
energy = sum(frames.^2);
zero_crossing = sum(abs(diff(sign(frames))),1);

% 第一级判决
energy_detection = energy > energy_threshold*max(energy);
zero_crossing_detection = zero_crossing > zero_crossing_threshold*max(zero_crossing);

% 第二级判决
detection = energy_detection & zero_crossing_detection;

% 可视化结果
figure
t = (1:length(x))/fs;
subplot(3,1,1)
plot(t,x)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')
title('Original Signal')
subplot(3,1,2)
plot(t,energy)
hold on
plot(t,energy_threshold*max(energy)*ones(size(t)),'r')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Energy')
title('Short-time Energy')
subplot(3,1,3)
plot(t,zero_crossing)
hold on
plot(t,zero_crossing_threshold*max(zero_crossing)*ones(size(t)),'r')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Zero Crossing')
title('Zero Crossing Rate')
figure
plot(t,detection)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Detection')
title('Endpoint Detection')

再次感谢你的指正！

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

首先，要判定出男生和女生的声音，需要通过语音信号的频率范围来进行判定。一般来说，男性的声音频率范围为85Hz-180Hz，而女性的声音频率范围为165Hz-255Hz。因此，可以通过对语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）来获得语音信号的频谱，然后根据频率范围来判断声音属于男性还是女性。

接下来是变音的部分。变声可以通过改变语音信号的基频、共振峰等参数来实现。在Python中，可以使用librosa库来实现语音信号的变声。例如，可以使用pitch_shift函数来改变语音信号的基频，使用resample函数来改变语音信号的采样率等。

下面是修改后的代码示例：

import librosa
import numpy as np

def run(self):
    global TERMINATE 
    self.sock.bind(self.ADDR)
    self.sock.listen()
    print('音频服务器开始启动...')
    print(f'工作地址：{self.ADDR}')
    conn,addr = self.sock.accept()
    print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...')
    data = "".encode("utf-8")
    payload_size = struct.calcsize("L")
    self.stream = self.p.open(format = FORMAT,
                              channels = CHANNELS,
                              rate = RATE,
                              output=True,
                              frames_per_buffer=CHUNK)
    while True:
        if TERMINATE:
            self.sock.close()
            break
        while len(data) < payload_size:
            data += conn.recv(81920)
        packed_size = data[:payload_size]
        data = data[payload_size:]
        msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0]
        while len(data)<msg_size:
            data += conn.recv(81920)
        frame_data = data[:msg_size]
        data = data[msg_size:]
        frames = pickle.loads(frame_data)
        
        # 对每一帧语音进行判定和变声
        for frame in frames:
            # 计算语音信号的频谱
            spec = np.abs(librosa.stft(frame))
            freqs = librosa.fft_frequencies(sr=RATE, n_fft=CHUNK)
            # 找到频率范围内的能量最大的频率
            male_energy = np.sum(spec[(freqs >= 85) & (freqs <= 180)])
            female_energy = np.sum(spec[(freqs >= 165) & (freqs <= 255)])
            if male_energy > female_energy:
                # 男声
                shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=-2)
            else:
                # 女声
                shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=2)
            # 写入输出流
            self.stream.write(shifted, CHUNK)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上判定声音性别和变声是一个相对复杂的任务，需要结合更多的特征和算法来实现。