本文探讨了使用MATLAB进行语音合成的方法，重点在于线性预测系数（LPC）和基音参数（Pitch）的应用。通过LPC分析提取语音特征，并提供MATLAB源代码示例，实现基于这两个关键参数的语音合成，为语音合成领域提供了实用的解决方案。
基于MATLAB的线性预测系数和基音参数语音合成
语音合成是一项重要的研究领域，旨在通过计算机生成自然流畅的人类语音。在语音合成的过程中，线性预测系数（Linear Predictive Coding, LPC）和基音参数（Pitch）是两个关键概念。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于LPC和基音参数的语音合成，并提供相应的源代码。
一、线性预测系数（LPC）
线性预测分析是一种常用的语音信号处理技术，它通过对语音信号进行分析和建模，提取出语音信号的相关特征。LPC模型假设语音信号是由过去的样本线性组合得到的，并通过计算线性预测系数来实现对语音信号的建模。
以下是基于MATLAB的LPC语音合成的源代码示例：
% 设置参数
fs = 8000; % 采样频率
frameLength = 256; % 帧长
overlap 
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