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最近在做语音合成相关的一个东西，其中后期需要做一个声音转换系统，但是真正的声音转换系统还挺复杂，因为我们的目的是希望能够将一个声音完全地变为另一个已知的

WORLD通过获取三个语音信号相关的参数信息来合成原始语音，这三个参数信息分别是：基频F0、频谱包络、非周期信号参数（英文分别为：Fundamental Frequency、spectral envelope、aperiodic parameter）

参数解释：

• 基频F0：对于一个由振动而发出的声音信号，这组信号可以看做是由许多组频率不同的正弦波组成，其中频率最低的正弦波即为基频，其他的为泛音。
  • 首先，通过一个低通滤波器对原始信号进行滤波
  • 之后，对滤波后的信号进行评估。由于滤波后的信号应该恰好是一个正弦波，所以，如下图所示，1、2、3、4四个波段的长度应该恰好都是一个周期长度，所以通过计算这四个周期的标准差，就可以评估此正弦波的正确与否。（周期的倒数即频率）
  • 选取标准差最小的作为最终的基频
• 频谱包络：将不同频率的振幅最高点通过平滑的曲线连接起来就是频谱包络。如下图所示。此方法有多种，在求解梅尔倒谱系数时，用的是倒谱法；此工具箱中使用的是CheapTrick算法
  
• 非周期信号参数：一般的语音都是有周期信号和非周期信号组成，所以，除了以上获取周期信号的参数，我们还需要得到其中的非周期信号参数，才能完美的合成原始信号。

WORLD简单使用：

此项目主要是用matlab和c，这里的python使用的是调用c接口"""import pyworld as pwfrom scipy.io import wavfileimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport soundfile as sfbase_dir = "E:\Python_Workspace\\tensorflow-exercises"# 读取文件WAV_FILE = os.path.join(base_dir,'files\LJ001-0001.wav')# 提取语音特征x, fs = sf.read(WAV_FILE)# f0 : ndarray#     F0 contour. 基频等高线# sp : ndarray#     Spectral envelope. 频谱包络# ap : ndarray#     Aperiodicity. 非周期性f0, sp, ap = pw.wav2world(x, fs)    # use default options#分布提取参数#使用DIO算法计算音频的基频F0_f0, t = pw.dio( x, fs, f0_floor= 50.0, f0_ceil= 600.0, channels_in_octave= 2, frame_period=pw.default_frame_period)#使用CheapTrick算法计算音频的频谱包络_sp = pw.cheaptrick( x, _f0, t, fs)#计算aperiodic参数_ap = pw.d4c( x, _f0, t, fs)#基于以上参数合成音频_y = pw.synthesize(_f0, _sp, _ap, fs, pw.default_frame_period)#写入音频文件sf. write( 'test/y_without_f0_refinement.wav', _y, fs)plt.plot(f0)plt.show()plt.imshow(np.log(sp), cmap='gray')plt.show()plt.imshow(ap, cmap='gray')# 合成原始语音synthesized = pw.synthesize(f0, sp, ap, fs, pw.default_frame_period)# 1.输出原始语音sf.write('test/synthesized.wav', synthesized, fs)# 2.变高频-更类似女性high_freq = pw.synthesize(f0*2.0, sp, ap, fs)  # 周波数を2倍にすると1オクターブ上がるsf.write('test/high_freq.wav', high_freq, fs)# 3.直接修改基频，变为机器人发声robot_like_f0 = np.ones_like(f0)*100  # 100は適当な数字robot_like = pw.synthesize(robot_like_f0, sp, ap, fs)sf.write('test/robot_like.wav', robot_like, fs)# 4.提高基频，同时频谱包络后移？更温柔的女性？female_like_sp = np.zeros_like(sp)for f in range(female_like_sp.shape[1]):    female_like_sp[:, f] = sp[:, int(f/1.2)]female_like = pw.synthesize(f0*2, female_like_sp, ap, fs)sf.write('test/female_like.wav', female_like, fs)# 5.转换基频（不能直接转换）x2, fs2 = sf.read('utterance/A2_0.wav')f02, sp2, ap2 = pw.wav2world(x2, fs2)f02 = f02[:len(f0)]print(len(f0),len(f02))other_like = pw.synthesize(f02, sp, ap, fs)sf.write('test/other_like.wav', other_like, fs)

区分男女说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线）

文档：直接参考C语言文档或者查看github源码及其一个demo

原理参考：

转载地址：http://leepi.baihongyu.com/