基于正弦加噪声模型合成语音信号代码

资 源 简 介

基于正弦加噪声模型合成语音信号代码

详 情 说 明

语音合成是数字信号处理中的经典课题，正弦加噪声模型(Sinusoidal plus Noise Model)是一种常用的参数化语音合成方法。该模型将语音信号分解为确定性的正弦分量和随机性的噪声分量，通过对这两个分量的参数化控制来实现高质量的语音合成。

正弦分量建模主要包含三个步骤：首先通过峰值检测算法提取语音信号中的正弦波成分，包括频率、幅度和相位三个参数；然后对参数轨迹进行插值和平滑处理；最后通过正弦波叠加重构确定性的谐波部分。噪声分量则通常采用线性预测残差或频域滤波白噪声来模拟。

这种混合模型的优势在于既能保持语音的谐波特性，又能保留自然的随机性成分。通过调整正弦分量和噪声分量的比例，可以灵活控制合成语音的音色和自然度。该模型还可扩展支持语音修改功能，如改变基频实现变调、调整时长实现变速等。

实际应用中需要注意参数的准确估计和平滑过渡，避免合成语音出现机械感。现代改进方法还会结合感知加权等技术来提升合成质量。这种基于物理模型的合成方法为语音转换、歌声合成等应用提供了基础框架。