MATLAB语音变速不变调

MATLAB可以通过调整采样率实现语音的变速不变调。具体步骤如下：

1. 读取语音文件，可以使用`audioread`函数。

2. 计算变速后的采样率。假设要将语音变速为原来的1.5倍，可以通过如下公式计算新的采样率：

`new_fs = old_fs * 1.5`

其中，`old_fs`为原始采样率，`new_fs`为变速后的采样率。

3. 对语音进行重采样，可以使用`resample`函数。将原始语音和新的采样率作为函数的输入参数，得到变速后的语音。

4. 将变速后的语音写入新的文件中，可以使用`audiowrite`函数。

下面是一个示例代码，可以实现将语音变速为原来的1.5倍：

% 读取语音文件
[y, fs] = audioread('speech.wav');

% 计算新的采样率
new_fs = fs * 1.5;

% 对语音进行重采样
y_new = resample(y, new_fs, fs);

% 将变速后的语音写入新的文件中
audiowrite('speech_new.wav', y_new, new_fs);

需要注意的是，变速会改变语音的音调，如果需要实现变速不变调，可以使用更高级的算法，如PSOLA算法或WSOLA算法。

相关问题

matlab实现语音变速不变调

在Matlab中实现语音变速不变调，可以通过使用DWT（离散小波变换）和SOLA（同步叠加及交叉分析）算法来实现。以下是实现步骤：
1. 导入语音信号
首先需要导入语音信号。Matlab可以通过使用wavread函数读取WAV格式的音频文件或使用audioread函数读取多种格式的音频文件。

2. 进行离散小波变换
将语音信号进行DWT变换，可以将语音信号分解成多层低频和高频成分。低频成分表示语音信号的缓慢变化，高频成分表示语音信号的快速变化。

3. 对低频成分进行变速
通过对低频成分进行线性插值，可以改变语音信号的播放速度。速度降低时插值点增加，速度加快时插值点减少。

4. 对高频成分进行时移
由于变速会导致语音音调的改变，因此需要通过对高频成分进行SOLA算法来保持音调不变。SOLA算法是通过对语音信号的不同片段进行交叉分析，找到最佳的重叠片段来进行时移，从而保证音调不变。

5. 合成变速不变调的语音信号
将变速的低频成分和时移的高频成分进行合成，即可得到变速不变调的语音信号。

6. 导出语音信号
最后使用wavwrite或audiowrite函数将生成的Wav文件导出。

通过这些步骤操作后，就能通过Matlab实现语音变速不变调的处理。

MATLAB语音变调不变速

MATLAB中可以使用PSOLA算法实现语音的变调不变速。PSOLA算法是一种基于时域的语音信号处理算法，它可以实现语音的时域扩展或压缩，从而改变语音的音高。具体步骤如下：

1. 读取语音文件，可以使用`audioread`函数。

2. 计算变调后的采样率。假设要将语音升高1个八度，可以通过如下公式计算新的采样率：

`new_fs = old_fs * 2`

其中，`old_fs`为原始采样率，`new_fs`为变调后的采样率。

3. 计算每个周期的基频。可以使用自相关函数或基音检测算法来计算每个周期的基频。

4. 计算每个周期的扩展或压缩比例。如果要将语音升高1个八度，可以将每个周期的长度缩短为原来的一半；如果要将语音降低1个八度，可以将每个周期的长度扩大为原来的两倍。

5. 根据扩展或压缩比例，对每个周期进行时域扩展或压缩。

6. 将变调后的语音写入新的文件中，可以使用`audiowrite`函数。

下面是一个示例代码，可以将语音升高1个八度：

% 读取语音文件
[y, fs] = audioread('speech.wav');

% 计算新的采样率
new_fs = fs * 2;

% 计算每个周期的基频
f0 = pitch(y, fs);

% 计算每个周期的扩展或压缩比例
ratio = ones(size(f0)) * 0.5;

% 对每个周期进行时域扩展或压缩
y_new = pvoc(y, ratio, f0);

% 将变调后的语音写入新的文件中
audiowrite('speech_new.wav', y_new, new_fs);

需要注意的是，PSOLA算法虽然可以实现变调不变速，但是会改变语音的时长。如果需要实现变调不改变时长，可以使用更高级的算法，如SPTK中的`pitch`和`sopr`命令。