PSOLA算法的原理是:将原始语音信号与一系列基音 同步窗相乘得到一系列短时分析信号;将短时分析信号修正 后得到短时合成信号,根据原始语音波形和目标波形的基音 曲线和超音段特征，确定二者之间的基音周期映射，从而确 定所需的短时基音序列,将合成的短时基音序列与目标基音 周期同步排列，重叠相加得到合成的基音波形，此时合成的 语音波形就具备了期望的基音曲线和超音段特征。能否将上述内容整理为流程图

是的，可以将上述内容整理为以下流程图：

原始语音信号 --> 基音周期提取 --> 基音同步窗 --> 短时分析信号

短时分析信号 --> 修正 --> 短时合成信号

原始语音波形 + 目标波形的基音曲线和超音段特征 --> 基音周期映射

短时基音序列 --> 合成的基音波形

合成的基音波形 + 目标基音周期同步排列 + 重叠相加 --> 合成的语音波形

注：箭头表示数据流动的方向，--> 表示单向流动，+ 表示合并数据。

相关问题

TD-PSOLA算法原理

TD-PSOLA算法（Time-Domain Pitch-Synchronous Overlap-Add）是一种在语音合成和变换中广泛使用的技术，它提供了一种改变语音音高和时间长度而不产生显著失真的有效方法。该算法的原理基于以下几个步骤：

1. 分析阶段：首先，通过将输入的语音信号进行分帧，将每一帧的语音信号转换为频域表示。然后，通过使用自相关函数或其他方法，估计每一帧的基音周期和频率。

2. 重叠和相加（Overlap and Add）：接下来，为了改变语音的音高，我们需要调整每一帧的时间长度。这是通过将每一帧的重叠和相加来实现的。具体地说，我们将每一帧的信号与前一帧的信号进行重叠，然后将它们的幅度进行加和。

3. 时域重采样：由于改变了每一帧的时间长度，我们需要对重叠和相加后的信号进行时域重采样，以使其具有正确的时长。

4. 合成阶段：最后，将经过时域重采样的信号进行合成，得到经过音高调整的语音信号。

总的来说，TD-PSOLA算法通过分析每一帧的语音信号，并根据基音周期和频率调整每一帧的时间长度，来实现对语音信号的音高调整。这种算法在语音合成和语音变换中具有广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [探索和实践：基于Python的TD-PSOLA语音处理算法应用与优化](https://blog.csdn.net/qq_38334677/article/details/131956223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab实现用psola算法使音频信号变速不变调完整代码

以下是一个完整的 MATLAB 实现用 PSOLA 算法使音频信号变速不变调的代码示例：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio.wav');

% 确定变速比例
speed_ratio = 1.2; % 变速 20%

% 确定分析帧长和帧移
frame_len = round(fs * 0.02); % 20ms
frame_shift = round(frame_len / 2);

% 分帧
x_frame = buffer(x, frame_len, frame_len - frame_shift, 'nodelay');

% 基音周期估计
f0 = estimate_f0(x, fs, frame_len, frame_shift);

% 计算每一帧的时域重采样比例
resample_ratio = f0 / mean(f0) * speed_ratio;

% 时域重采样
x_resampled = resample_frame(x_frame, fs, resample_ratio);

% 加窗
win = hamming(frame_len);
x_windowed = repmat(win, 1, size(x_resampled, 2)) .* x_resampled;

% 帧重叠与加和
x_psola = overlap_add(x_windowed, frame_shift);

% 播放输出结果
sound(x_psola, fs);

% 基音周期估计函数
function f0 = estimate_f0(x, fs, frame_len, frame_shift)
    % 设置自相关函数的最大延迟
    maxlag = round(fs / 50); % 20ms
    
    % 分析帧数
    num_frame = size(x, 2);
    
    % 基音周期估计结果
    f0 = zeros(num_frame, 1);
    
    % 对每一帧进行基音周期估计
    for i = 1:num_frame
        % 当前帧的自相关函数
        r = xcorr(x(:, i), maxlag, 'coeff');
        
        % 自相关函数的一阶差分
        d = diff(r);
        
        % 找到最大峰值的位置
        [~, locs] = findpeaks(d);
        
        % 如果没有峰值，则基音周期为帧长
        if isempty(locs)
            f0(i) = frame_len;
        else
            % 找到第一个峰值的位置
            locs = locs(1);
            
            % 基音周期为峰值位置加上最大延迟
            f0(i) = locs + maxlag;
        end
    end
end

% 时域重采样函数
function x_resampled = resample_frame(x_frame, fs, resample_ratio)
    % 分析帧数
    num_frame = size(x_frame, 2);
    
    % 时域重采样结果
    x_resampled = zeros(size(x_frame));
    
    % 对每一帧进行时域重采样
    for i = 1:num_frame
        % 当前帧的时域重采样比例
        ratio = resample_ratio(i);
        
        % 当前帧的长度
        len = size(x_frame, 1);
        
        % 时域重采样后的长度
        len_resampled = round(len / ratio);
        
        % 时域重采样
        x_resampled(:, i) = resample(x_frame(:, i), len_resampled, len);
    end
end

% 帧重叠与加和函数
function x_out = overlap_add(x_in, frame_shift)
    % 分析帧数
    num_frame = size(x_in, 2);
    
    % 帧长度
    frame_len = size(x_in, 1);
    
    % 帧重叠与加和后的长度
    len_out = (num_frame - 1) * frame_shift + frame_len;
    
    % 帧重叠与加和结果
    x_out = zeros(len_out, 1);
    
    % 对每一帧进行帧重叠与加和
    for i = 1:num_frame
        % 当前帧的起始位置
        pos = (i - 1) * frame_shift + 1;
        
        % 加上当前帧的信号
        x_out(pos:pos + frame_len - 1) = x_out(pos:pos + frame_len - 1) + x_in(:, i);
    end
end

注意，在实际使用中，需要根据音频文件的采样率、帧长、帧移等参数进行调整。同时，基音周期估计、时域重采样、帧重叠与加和等步骤也需要根据 PSOLA 算法的原理进行编写。