基于帧的实时话音变换技术与DSP实现
基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现
基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现周新淳【摘要】为了提高对实时信号采集的准确性和无偏性,提出一种基于DSP+FPGA 的实时信号采集系统设计方案.系统采用4个换能器基阵并联组成信号采集阵列单元,对采集的原始信号通过模拟信号预处理机进行放大滤波处理,采用TMS32010DSP芯片作为信号处理器核心芯片实现实时信号采集和处理,包括信号频谱分析和目标信息模拟,由DSP控制D/A转换器进行数/模转换,通过FPGA实现数据存储,在PC机上实时显示采样数据和DSP处理结果;通过仿真实验进行性能测试,结果表明,该信号采集系统能有效实现实时信号采集和处理,抗干扰能力较强.%In order to improve the accuracy and bias of real-time signal acquisition,a real-time signal acquisition system based on DSP +-FPGA is proposed.The system adopts 4 transducer array to build parallel array signal acquisition unit,the original signal acquisition amplification filtering through analog signal pretreatment,using TMS32010DSP chip as the core of signal processor chip to realize real-time signal acquisition andprocessing,including the signal spectrum analysis and target information simulation,controlled by DSP D/A converter DAC,through the realization of FPGA data storage,real-time display on the PC and DSP sampling data processing results.The performance of the system is tested by simulation.The results show that the signal acquisition system can effectively realize the real-time signal acquisition and processing,the anti-interference ability is strong.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)008【总页数】4页(P210-213)【关键词】DSP;FPGA;信号采集;系统设计【作者】周新淳【作者单位】宝鸡文理学院物理与光电技术学院,陕西宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TN911实时信号采集是实现信号处理和数据分析的第一步，通过对信号发生源的实时信号采集，在军事和民用方面都具有广泛的用途。
基于DSP的数字语音信号处理技术研究
基于DSP的数字语音信号处理技术研究数字信号处理技术已经被广泛地使用在音频和语音的处理中。
其中，DSP技术是数字信号处理的一个分支，通过数字信号的处理和分析，在语音识别、语音合成等领域有广泛的应用。
本文将介绍基于DSP的数字语音信号处理技术的研究现状。
一、 DSP技术的概述DSP技术（Digital Signal Processing），是一种数字信号处理技术，其基础理论是数字信号处理，其应用涉及语音处理、图像处理、雷达信号处理、生物医学信号处理、视频压缩等多个领域。
DSP技术的主要应用领域为通信、功率电子、音视频等领域。
二、数字语音信号处理技术的应用数字语音信号处理技术主要应用于语音识别、语音合成等领域。
在语音识别方面，它可以用于语音识别的前端特征提取和语音模型的生成。
在语音合成方面，DSP技术可以通过合成滤波器、谐波加强等技术，产生更加自然的语音和更加真实的语音效果。
三、数字语音信号处理技术的原理数字语音信号处理技术主要依赖于数字信号处理的基础理论。
数字信号处理的主要理论包括傅里叶变换、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等。
这些理论的应用都是建立在DSP处理器的体系结构和算法上的。
DSP处理器的体系结构主要包括CPU、存储器、IO模块和外围设备。
其中，CPU是指的运行DSP算法的中央处理器，存储器是存储算法数据和程序的地方，IO模块是设备连接和接口的代表。
四、数字语音信号处理技术的算法数字语音信号处理技术的算法是通过对数字信号进行处理，达到一定的效果。
其中，数字语音信号处理技术的算法包括数字滤波、快速傅里叶变换、线性预测分析、频率域信号分析等。
这些算法的应用可以实现语音识别、语音合成等功能。
在数字语音信号处理技术的算法应用中，频域分析是至关重要的，因为它可以对信号的频谱特征进行分析。
基于DSP的数字语音信号处理技术，可以在实时的语音信号处理中，快速地实现频域分析，以实现语音信号的精准分析和特征提取。
基于FPGA+DSP的实时图像处理系统设计与实现
万方数据万方数据·１１０·微处理机２０１０年（ＤＰＲＡＭ）。
虽然Ｃ６４１６片内集成了高达８Ｍ位的片内高速缓存，但考虑到图像处理算法必涉及到对前后几帧图像进行处理，为保证系统运行时存储容量不会成为整个系统的性能瓶颈（ｃｈｏｋｅｐｏｉｎｔ），在ＤＳＰ模块中额外扩展存储空间。
由于ＥＭＩＦＡ口的数据宽度更大，因此系统在ＥＭＩＦＡ的ＣＥｌ空间内扩展了两片总共１２８Ｍ位的同步存储器。
Ｃ６４１６的引导方式有三种，分别是：不加载，ＣＰＵ直接开始执行地址０处的存储器中的指令；ＲＯＭ加载，位于ＥＭＩＦＢＣＥｌ空间的ＲＯＭ中的程序首选通过ＥＤＭＡ被搬人地址Ｏ处，ＲＯＭ加载只支持８位的ＲＯＭ加载；主机加载，外部主机通过主机接口初始化ＣＰＵ的存储空间，包括片内配置寄存器。
本系统采用的是ＲＯＭ加载方式。
Ｃ６４１６片内有三个多通道缓冲串口，经ＤＳＰ处理的最终结果将通过ＤＳＰ的多通道缓冲串口传送至ＦＰＧＡ。
３．４图像输出模块该模块的功能是将ＤＳＰ处理后的图像数据进行数模转换，并与字符信号合成后形成ＶＧＡ格式的视频信号。
这里选用的数模转换芯片为ＡＤＶ７１２５。
这是ＡＤＩ公司生产的一款三通道（每通道８位）视频数模转换器，其最大数据吞吐率３３０ＭＳＰＳ，输出信图２原始图像图３ＦＰＧＡ图像增强结果５结论实时图像处理系统以ＤＳＰ和ＦＰＧＡ为基本结构，并在此结构的基础上进行了优化，增加了视频输入通路。
同时所有的数据交换都通过了ＦＰＧＡ，后期的调试过程证明这样做使得调试非常方便，既可以监视数据的交换又方便修正前期设计的错误。
整个系统结构简单，各个模块功能清晰明了。
经后期大量的系统仿真验证：系统稳定性高，处理速度快，能满足设计要求。
号兼容ＲＳ一３４３Ａ／ＲＳ一１７０。
由ＦＰＧＡ产生的数字视频信号分别进入到ＡＤＶ７１２５的三个数据通道，经数模转换后输出模拟视频信号并与原来的同步信号、消隐信号叠加后便可以在显示器上显示处理的结果了。
ADSP实时语音处理DSP的方案
ADSP实时语音处理DSP的方案ADSP2181实时语音处理DSP的方案简介：模拟语音信号变成数字语音信号，必须经过Ａ／Ｄ转换，反之，则要进行Ｄ／Ａ转换。
有些语音算法，如ＭＰＥＧ音频算法要求高保真立体声，多速率可调，因此选用恰当的Ａ／Ｄ，Ｄ／Ａ转换器是进行语音处理首先要考虑的问题。
ＡＤＳＰ２１８１具有３０ｎｓ的指令周期，内部具有１６Ｋ×１６数据ＲＡＭ和１６Ｋ×２４的程序ＲＡＭ，可满足一般语音处理对速度和存储的要求。
ＡＤＳＰ２１８１还有一个内部ＤＭＡ接口，能方便地与ＰＣ机交换数据。
ＡＤＳＰ２１８１还具有可全双工工作的两个独立的串行口，它在进行实时语音编解码处理时也能全双工工作。
基本特点：AD公司的DSP处理芯片ADSP2181是一种16b的定点DSP芯片，他内部存储空间大、运算功能强、接口能力强。
具有以下主要性能：·２５ｎｓ的单周期指令执行时间·片内１６Ｋ字程序存储器ＰＲＡＭ;片内１６Ｋ字数据存储器ＤＲＡＭ·三个独立的计算单元ＡＬＵ、乘法／累加器和桶形移位器·两个独立的地址发生器·强有力的程序定序器·循环无额外时钟开销·条件算术指令·具有压扩硬件和自动数据缓冲的两个双缓冲串行口·可编程的内部定时器·可编程的等待状态发生器·１６比特内部ＤＭＡ口可快速访问片内存储器·具有２０４８个存储单元的Ｉ／Ｏ口支持并行的外围设备·１３个可编程的标志管脚可提供灵活的系统信令·ＥＰＲＯＭ的自动引导或通过内部ＤＭＡ口自动引导方案特点The evaluation board is designed to be used in conjunction with VisualDSP++™ development environment to test the capabilities of the ADSP-2181 DSPs.Analog Devices ADSP-2181SK-133 processor! Operating at an instruction rate of 33 MHz (16.667 external clock)• Analog Audio Interface! AD1847 – Analog Devices stereo codec• Analog Inputs! One stereo pair of 2V RMS AC coupled line-level inputs! One stereo pair of 20 mV RMS AC coupled microphone inputs• Analog Outputs! One stereo pair of 1V RMS AC coupled line-level outputs• Power Source! 8 to 10V DC at 300 mA• Environment! 0 to 70o centigrade! 10 to 90 percent relative humidity (non condensing)• RS-232 Interface• Socketed EPROM• User push buttons• Expansion connectors• User configurable jumper参考原理图图1 方案系统图图2：系统原理图1图3 系统原理图2图4 系统原理图3图 5 系统layout详情请见：/static/imported-files/eval_kit_manuals/442236245ADSP_2181_EZ_KIT_Lite_Legacy. pdf。
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现实时语音识别系统中，由于语音的数据量大，运算复杂，对处理器性能提出了很高的要求，适于采用高速DSP实现。
虽然DSP提供了高速和灵活的硬件设计，但是在实时处理系统中，还需结合DSP器件的结构及工作方式，针对语音处理的特点，对软件进行反复优化，以缩短识别时间，满足实时的需求。
因此如何对DSP进行优化编程，解决算法的复杂性和硬件存储容量及速度之间的矛盾，成为实现系统性能的关键。
本文基于TMS320C6713设计并实现了高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识的应用中效果显著。
1 语音识别的原理语音识别的基本原理框图如图1所示。
语音信号中含有丰富的信息，从中提取对语音识别有用的信息的过程，就是特征提取，特征提取方法是整个语音识别系统的基础。
语音识别的过程可以被看作足模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一模型获得最佳匹配。
1.1 MFCC语音识别中对特征参数的要求是：(1) 能够有效地代表语音特征；(2) 各阶参数之间有良好的独立性；(3) 特征参数要计算方便，保证识别的实时实现。
系统使用目前最为常用的MFCC(Mel FrequencyCepstral Coefficient，美尔频率倒谱系数)参数。
求取MFCC的主要步骤是：(1) 给每一帧语音加窗做FFT，取出幅度；(2) 将幅度和滤波器组中每一个三角滤波器进行Binning运算；(3) 求log，换算成对数率；(4) 从对数率的滤波器组幅度，使用DCT变换求出MFCC系数。
本文中采用12阶的MFCC，同时加过零率和delta能量共14维的语音参数。
1.2 DTW语音识别中的模式匹配和模型训练技术主要有DTW(Dynamic Time Warping，动态时间弯折)、HMM(HideMarkov Model，隐马尔科夫模型)和ANN(Artificial Neu-ral Network，人工神经元网络)。
语音信号处理技术
语音信号处理技术目录目录 (1)摘要 (2)Abstract (2)前言 (3)(一)课题介绍 (3)(二)文献综述 (3)一绪论 (4)(一)语音信号处理的研究意义 (4)(二)国内外语音信号的研究背景和现状 (5)(三)本设计的主要研究内容 (5)二语音信号概述 (6)(一)语音信号的特点 (6)(二)语音信号处理的理论基础 (6)(三)Matlab基础 (7)三基于MATLAB的语音信号短时傅里叶变换 (9)(一)语音信号频谱分析理论基础 (9)(二)短时傅里叶变换原理 (9)四基于Matlab的语音信号特效处理.............................................. 错误!未定义书签。
(一)语音信号常见的特效 (9)(二)语音信号特效处理的原理 (9)五设计实现(一) 系统设计流程图................................................................... 错误!未定义书签。
(二) 实时录放音实现方法........................................................... 错误!未定义书签。
(三) 信号延时的设计................................................................... 错误!未定义书签。
(四) 频谱搬移的设计................................................................... 错误!未定义书签。
(五) 短时傅里叶变换的设计....................................................... 错误!未定义书签。
(六)信号特效处理的设计........................................................... 错误!未定义书签。
基于DSP的语音编码实时实现
工程学院基于DSP的语音编码实时实现一、前言：DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
DSP产业在约40年的历程中经历了三个阶段：第一阶段，DSP意味着数字信号处理，并作为一个新的理论体系广为流行；随着这个时代的成熟，DSP进入了发展的第二阶段，在这个阶段，DSP代表数字信号处理器，这些DSP器件使我们生活的许多方面都发生了巨大的变化；接下来又催生了第三阶段，这是一个赋能(enablement)的时期，我们将看到DSP理论和DSP架构都被嵌入到SoC类产品中。
” 第一阶段，DSP意味着数字信号处理。
80年代开始了第二个阶段，DSP从概念走向了产品，TMS32010所实现的出色性能和特性备受业界关注。
方进先生在一篇文章中提到，新兴的DSP业务同时也承担着巨大的风险，究竟向哪里拓展是生死攸关的问题。
当设计师努力使DSP处理器每MIPS成本降到了适合于商用的低于10美元范围时，DSP在军事、工业和商业应用中不断获得成功。
到1991年，TI推出价格可与16位微处理器不相上下的DSP芯片，首次实现批量单价低于5美元，但所能提供的性能却是其5至10倍。
到90年代，多家公司跻身DSP领域与TI进行市场竞争。
TI首家提供可定制DSP——cDSP，cDSP 基于内核DSP的设计可使DSP具有更高的系统集成度，大加速了产品的上市时间。
同时，TI瞄准DSP电子市场上成长速度最快的领域。
到90年代中期，这种可编程的DSP器件已广泛应用于数据通信、海量存储、语音处理、汽车电子、消费类音频和视频产品等等，其中最为辉煌的成就是在数字蜂窝电话中的成功。
WENJIAN
3.1 音效简介
3.1.1 音频效果分类
音频效果可以分为回声，回响、混音、泛音、均衡、相位改变，左右移动、淡
入淡出等。
3.1.2 音频效果解释
（1） 音量调节
可改变文件的音量大小，存放为另一音量不同的文件。
（2） 回声
模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
elseif mode == 3
scale = 0;delay_time = 0.06; % 小厅效果
else
scale = 0.65;delay_time = 0.18; % 太空效果
end
y_y1 = [y_original(:,1);zeros(floor(Fs*delay_time),1)];
（3） 回响
多重的回声，模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
（4） 左右移动
使声音动态地从一边移到另一边。
（5） 相位变化
左右声道的声音不同步，有延时。
（6） 淡入淡出
声音由小变大，或由大变小。
3.2 各种音效的实现
3.2.1 音量调节
end
output = output(1:OLen);
在实际变换中，由于改变样点数目的话同时还会改变音频的时间，出现严重的延时
或者是话音严重不连续的现象。
实验效果显示，对1<rate<2 的情况，帧长变短，也就是会出现FL-FL’的空白，这
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段时间可以使用之前的帧的倒放来填充；而对0.5<rate<1 的情况，可以只截取每帧的前
FL 个采样点，丢弃后面的 FL’-FL 个样点。由于帧长较短（20ms）对于这么短的时间
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基于帧的实时话音变换技术与DSP实现陈凯1，王佳21.2北京邮电大学信息工程学院，北京海淀区（100876）E-mail：cyre@摘要：本文对话音变换的多种方法和多种音频特效的实现方法进行了讨论，并给出了Matlab语言的描述。
综合话音变换和一部分音频特效技术，设计了一种广泛适合于电影配音、话音安全以及娱乐等多领域的实时变声器，先用Matlab模拟出程序，进行调整，最后使用ADI公司的BF535实现。
关键词：话音变换，音频特效，Matlab，DSP，BF535中图分类号：TP391.41. 引言语音转换（VC，voice conversion 或VT，voice transformation）是指改变一个说话人（源说话人，source speaker）的语音个性特征，使之具有另外一个说话人（目标说话人，target speaker）的语音个性特征。
[1]语音转换拥有很广泛的应用空间，例如：（1）在文语转换（TTS，text-to-speech）系统中应用。
（2）可以在电影配音中应用。
（3）语音转换的思想可以用于恢复受损语音，帮助声道受损的说话人的语音提高可懂度。
（4）可用于在保密通信中进行语音个性化的伪装。
（5）作为语音识别的前端预处理，减少说话人差异的影响。
语音的个性化特征可以分为以下三类：●音段特征：描述的是语音的音色特征。
特征参数主要包括基音频率、共振峰位置、共振峰带宽、基音频率、能量等。
●超音段特征：描述的是语音的韵律特征。
特征参数主要包括因素的时长、基音频率的变化（音调）、能量等。
●语言特征：包括习惯用语、方言、口音等。
基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性，而基音周期是指声带振动频率的倒数。
基音周期是语音信号最重要的参数之一，它描述了语音激励源的一个重要特征。
[2]不同的人以及同一个人在不同的年龄时期有不同的基音周期。
人唱歌时，其基音频率范围大约是：童声高音频率范围为260-880Hz，低音频率范围为196-700Hz，女声高音频率范围为220-1.1KHz,低音频率范围为200-700Hz，男声高音频率范围为160-523Hz低音频率范围为80-358Hz。
此外，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息。
本文先就如何实时地通过基音频率的变化来实现语声变声，进行讨论，一个并在Matlab平台上仿真并验证了算法。
然后对处理后的语音添加场景效果等，在DSP上实现了一个集变声与特效处理一体的实时话音变换设备。
2. 变声原理2.1 窗的选择一般来讲，一个好的窗函数的标准是：在时域因为是语音波形乘以窗函数，所以要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截出的语音波形缓慢降为零，减小语音帧的阶段效应；在频域要有较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值。
另外一方面，不同人的基音周期变化很大，主要集中在70Hz~1000Hz。
所以窗一般选择在10ms~20ms之间。
此外，为了避免在加窗时加入多余的高频信号，应该使用平滑窗，例如汉明窗。
2.2 变声算法的讨论语声可以分为声带振动的浊音部分、声带不振动的清音部分以及静音部分。
在这里，我们主要是改变原始话音的基音频率，以达到变声的目的。
第一种方法是不修改采样数据，仅改变Fs。
这种方法比较简单，但是考虑到最后要用软件实现最后移植到DSP上，这种方法就不那么理想了。
第二种方法是直接乘以一个余弦函数，进行频谱整体的搬移。
理论上，这样应该是完全可行的。
但我们也不采用这种方法，采用这种方法，意味着最后我们要在DSP的EEPROM上保存一张完整的余弦表，而且它的长度还得是符合要求的长度，且频率要大于变声器的上限变化幅度，实现起来非常麻烦；另外一个原因是，我们使用Matlab 进行了测试，发现用此种方法变换出来的声音会变得像机器人的声音，不自然。
第三种方法是插值以后重新抽样。
基本过程是这样的：已知当前帧帧长FL（采样）点，采样频率Fs，目标变换帧频率Fs’，则目标变换帧帧长FL’=FL*Fs’/Fs。
记Rate = Fs’/Fs，那么FL’=FL * Rate，其中Rate为基频变化率。
变换开始时，先求得FL和FL’的最小公倍数AL，再将原音频帧插值为AL点，最后将插值后的语音段重新抽样，得到长FL’点的变声后的数据。
图一插值后抽样得到的语音发生了频谱的搬移综合上述讨论和实验，可以看出第三种方法实现比较简单，而且变声效果相对自然该算法可以用Matlab语言描述如下：NBITS = length(wave); % 采样数据点的数量OLen = floor(NBITS/rate);ALen = lcm(OLen,NBITS);W_interval = ALen/NBITS;O_interval = ALen/OLen;n = ceil(OLen / NBITS);output = wave;for ii = 2:n;output = [output;wave];endfor ii = 1:OLen-ceil(OLen/NBITS)prev = floor((ii-1) * NBITS / OLen)+1;next = prev + 1;seq = rem((ii-1) * O_interval , W_interval);dA = (wave(next) - wave(prev))/W_interval;output(ii) = wave(prev) + seq * dA;endfor ii = (OLen-ceil(OLen/NBITS)+1):OLenoutput(ii) = output(OLen-ceil(OLen/NBITS));endoutput = output(1:OLen);在实际变换中，由于改变样点数目的话同时还会改变音频的时间，出现严重的延时或者是话音严重不连续的现象。
实验效果显示，对1<rate<2的情况，帧长变短，也就是会出现FL-FL’的空白，这段时间可以使用之前的帧的倒放来填充；而对0.5<rate<1的情况，可以只截取每帧的前FL个采样点，丢弃后面的FL’-FL个样点。
由于帧长较短（20ms）对于这么短的时间内发生的变化，人耳还不足以产生较明显的感觉。
用Matlab实现为：rate = 0.86; % 0.5<=rate<=2flen = 90;start = 0;wave_len = length(wave)/Fs*1000;w_echo =[];if rate > 2rate = 2;endif rate < 0.5rate = 0.5;endloop_index= start:flen:(wave_len-flen);loop_num = length(loop_index);if rate <= 1 % 低音方向for ii = 1:loop_num%clc%ii/loop_num*100[c Fs] = get_frame(wave,Fs,loop_index(ii),flen);clen = length(c);a = resampling(c,rate);alen = length(a);dlen = alen - clen;a = a(1:clen);w_echo = [w_echo;a];endelse % 高音方向for ii = 1:loop_num%clc%ii/loop_num*100[c Fs] = get_frame(wave,Fs,loop_index(ii),flen);clen = length(c);a = resampling(c,rate);alen = length(a);dlen = clen - alen;a = [a;a(alen:-1:2*alen-clen+2)];w_echo = [w_echo;a];endend% 加窗win = hamming(length(w_echo));fh = 20000/Fs;if fh>0.99fh = 0.99;endfl = 20/Fs;filter = fir1(length(w_echo)-1,[fl fh],win);F = fft(filter);A = fft(w_echo);R = A.*F';r = fftshift(ifft(R));out = r;3．特效处理3.1音效简介3.1.1音频效果分类音频效果可以分为回声，回响、混音、泛音、均衡、相位改变，左右移动、淡入淡出等。
3.1.2音频效果解释（1）音量调节可改变文件的音量大小，存放为另一音量不同的文件。
（2）回声模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
（3）回响多重的回声，模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
（4）左右移动使声音动态地从一边移到另一边。
（5）相位变化左右声道的声音不同步，有延时。
（6）淡入淡出声音由小变大，或由大变小。
3.2各种音效的实现3.2.1音量调节直接将PCM采样数据点乘以调节系数就可以改变音量。
3.2.2回声不同的听音环境中有不同的吸声与反射系数的材料，所以反射回来的音量大小与延时是不同的。
通过调整回声处理单元中的延迟音量与延迟时间两个参数，就可以模拟产生出不同的听音环境。
根据研究，这两个参数可以确定如下[2]：表一回声效果参数用Matlab实现为（针对立体声）：%% stereo_echo.m% 回声效果function y = stereo_echo(y_original,Fs,mode)if mode == 1scale = 0.45;delay_time = 0.5; % 峡谷效果elseif mode ==2scale = 0.40;delay_time = 0.1; % 大厅效果elseif mode == 3scale = 0;delay_time = 0.06; % 小厅效果elsescale = 0.65;delay_time = 0.18; % 太空效果endy_y1 = [y_original(:,1);zeros(floor(Fs*delay_time),1)];y_delay1 = [zeros(floor(Fs*delay_time),1);y_original(:,1)]; % delayy1 = y_y1 + scale * y_delay1;y_y2 = [y_original(:,2);zeros(floor(Fs*delay_time),1)];y_delay2 = [zeros(floor(Fs*delay_time),1);y_original(:,2)]; % delay%t = (0:length(y_delay1)-1)'/Fs;y2 = y_y2 + scale * y_delay2;y = [y1 y2];% Play after Process%sound(y,Fs)end3.2.3回响在房间中，由于房间四壁对声音的反射，造成多个声音的混合而形成的特殊声音效果称为回响。