用matlab给出PSOLA算法在语言合成中的代码
时间: 2023-07-16 14:11:33 浏览: 74
下面是一个简单的基于MATLAB的PSOLA算法的语音合成代码示例:
```matlab
% 读入音频文件
[s, fs] = audioread('speech.wav');
% 设置分析参数
win_len = round(0.03*fs); % 窗口长度
hop_len = round(0.015*fs); % 帧移长度
f0_min = 60; % 最低基频
f0_max = 300; % 最高基频
% 计算基频周期
acf = xcorr(s, round(fs/f0_min));
acf = acf(round(length(acf)/2):end);
acf_diff = diff(acf);
zero_crossing = find(acf_diff(1:end-1) > 0 & acf_diff(2:end) < 0);
f0_candidates = fs./zero_crossing;
f0_candidates(f0_candidates < f0_min | f0_candidates > f0_max) = NaN;
f0 = nanmean(f0_candidates);
% 计算分析帧数
frame_len = length(s);
num_frames = floor((frame_len-win_len)/hop_len) + 1;
% 初始化合成音频
synth = zeros(size(s));
% 对于每一个分析帧
for i = 1:num_frames
% 计算当前帧的位置
start_idx = (i-1)*hop_len + 1;
end_idx = start_idx + win_len - 1;
% 计算当前帧的基频周期
acf = xcorr(s(start_idx:end_idx), round(fs/f0_min));
acf = acf(round(length(acf)/2):end);
acf_diff = diff(acf);
zero_crossing = find(acf_diff(1:end-1) > 0 & acf_diff(2:end) < 0);
f0_candidates = fs./zero_crossing;
f0_candidates(f0_candidates < f0_min | f0_candidates > f0_max) = NaN;
f0_frame = nanmean(f0_candidates);
% 计算位移比率
pitch_ratio = f0_frame/f0;
% 使用PSOLA算法进行音频合成
win = hann(win_len);
shift_len = round(win_len*(1-pitch_ratio));
shift_win = hann(shift_len);
shift_win = shift_win/sum(shift_win); % 归一化
synth_start = start_idx + round(shift_len/2);
synth_end = end_idx - round(shift_len/2);
synth(synth_start:synth_end) = synth(synth_start:synth_end) + ...
filter(shift_win, 1, win.*s(start_idx:end_idx));
end
% 播放合成音频
soundsc(synth, fs);
```
需要注意的是,这个示例代码只是一个简单的实现,对于更复杂的语音信号,需要进行更精细的处理和优化。此外,PSOLA算法也有一些变体和改进,需要根据具体应用场景进行选择和调整。
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