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语音合成实验报告
李飞 王江为 袁晓杰 陈新依 王永胜
一、 应用 Matlab 实现语音合成的背景 语音合成技术的研究已有两百多年的历史， 但真正具有实用意义的近代语 音合成技术是随着计算机技术和数字信号处理技术的发展而发展起来的， 。当模型参
数变化时，共振峰频率也随着变化，从而产生不同的声调。
四、分析与合成语音
分析和合成系统如图 3所示。
图3分析和合成语音的系统框图
首先要分析一段（一般是10ms）语音得到它的最佳｛ai｝系数。给定这些系数 后，就可以适当的输入来合成语音。 对于浊音信号，一种可取的激励模型就是以 特定频率重复的单位样值序列，这个频率就是基音频率。对清音，最好选择随机 噪声或者白噪声作为输入。但在不做清浊判决的情况下，全部采用周期激励的合 成质量也可以接受。
分析过程如下：首先，抽样的语音信号被分成 10ms长的段；然后，对每段 数据进行统计分析，计算相邻样点的相关性并最终得到最佳预测系数。 合成过程 就是利用这些预测系数，以及周期的单位样值序列作为输入，依次得到每段合成 语音。
1、变速不变调
所谓变速不变调，是指声音播放时，速度的改变不会导致音调的变化。为 了实现变速不变调，首先需要将表示“调”的内容从语音中分离出来，由前述语 音预测模型，表示“调”的有两个部分，一是 共振峰频率，即预测模型的参数； 二是基音周期，即激励信号的参数。接下来的工作就是在不改变这两种参数的前 提下改变数据长度。即将10ms的80个样点的激励变成20ms160个样点（注意 保持单位样值的周期不变），在这20ms内保持预测模型系数不变，就合成了 20ms
语音了。新语音的声调和原有语音是完全相同的，只不过时间变长了而已
2、变调不变速
如前所述，可以考虑将激励信号的频率增加（注意不改变信号长度） ，同时
将共振峰频率也相应增大一些（即极点的幅角绝对值增大，或者说上半平面的极 点逆时针旋转，下半平面的极点顺时针旋转，但注意两者都要旋转相同角度而且 不要转过负实轴），这样得到的合成语音频率将变高。
五、语音合成的实现

给定e（n）二s（n） —QsS J） _心5 _2），假设©（n）是输入信号，S（n）是输出部分,
求滤波器的传递函数如果 zpla ne,freqz,impz filter绘出单位样值响应 程序如下：
clc
clear all
close all fs=8000;
P=[1,-,];
Z=[1]；
[z,p,k]=tf2zp( Z,P) f=abs(a ngle(p)*fs/(2*pi)) figure;
subplot(221);
zpla ne(Z,P) title('零极点图'); B=Z;A=P;
[H,W]=freqz(B,A); subplot(222); plot(W/pi ,abs(H));
a1=, a2=-,求共振峰频率，并用 分别绘出零，极点分布图，频率响应和单位样值相应，用 比较和impz的是否相同。
%求零点，极点和增益
%求共振峰频率f=w/（2*pi）
%画零极点图
%求频率响应
xlabel('频率 \omega(x\pi rad/sample)') title('幅度谱图');
subplot(223);
plot(W/pi,a ngle(H));
xlabel('频率 \omega(x\pi rad/sample)')
title('相位谱图');
h=impz(B,A); %计算系统单位序列响应
figure(2);
subplot(211);
stem(h);
title('impz函数求系统冲激图'); k=0:400;
n=0;
x=[(k- n)==0];
Y=filter(Z,P,x); %x为单位序列，求系统的冲击响应
subplot(212)
stem(Y);
title('filter函数求系统冲激图');
运行结果f=
用impz和filter求出的单位样值相应是一样的， 因为这里的输入是单位序列， 所以impz
求出的单位冲击相应与用 filter求出的是一样。
2将共振峰频率增加150HZ后，求a1和a2.
f=rou nd(f)+150;f=f(1); %共振峰频率增加 150
p仁f*2*pi/ 8000; %求模拟频率 omega
p2=abs(p);
p0=p2*exp(j*p1);p0=p0(1);
p00=p2*exp(-j*p1);p00=p00(1);
p3=[p0;p00]; %已知模值和相角求极点
[Z,P]=zp2t