这个项目是一个基于 Python 的音频处理工具，可以将普通的人声转换为类似 WALL·E（电影《机器人总动员》中的主角）的独特声音。通过一系列专业的音频处理技术，包括音高变换、延迟效果、颤音、失真和均衡处理，实现从人声到机器人声音的转换。
💡 提示：原始录音建议用较高音调模仿WALL·E的语调，男声可尝试假声录制。效果强度需根据人声灵活调整，过度处理可能导致失真过载。
pip install numpy pydub scipy librosapython walle_voice.py 44.1_16_1.wav 44.1_16_1.out.wav在 WallEVoiceEffect 类中调整效果参数：
def __init__(self, sample_rate):
self.sample_rate = sample_rate
self.pitch_shift = 6 # 提高音高度数
self.robot_delay = 0.025 # 增加延迟时间
self.chorus_depth = 0.02 # 增加颤音深度
self.chorus_rate = 1.0 # 加快颤音速度
self.distortion_gain = 7.0 # 增强失真效果- 输入：16位单声道 WAV
- 输出：16位单声道 WAV
- NumPy：高效音频样本处理
- Pydub：音频文件读写和基础处理
- Librosa：高质量音高变换
- SciPy：滤波器设计和信号处理
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件
- WALL·E 角色由 Pixar Animation Studios 创造
- 灵感来源于电影《机器人总动员》(WALL·E, 2008)
通过这个工具，你可以轻松地将普通语音转换为 WALL·E 标志性的机器人声音。无论是用于创意项目、电影制作还是语音交互应用，都能带来独特的声音体验！
音高变换是通过改变音频信号的基频来调整声音的高低。在本项目中，我们使用 librosa.effects.pitch_shift 实现高质量的音高提升：
- 原理：通过相位声码器(Phase Vocoder)技术，在频域对音频进行处理
- 参数：提升 5-6 个半音，使声音更高更接近机器人音调
- 公式：
f_shifted = f_original * 2^(n/12)，其中 n 为半音数
机器人效果通过添加延迟模拟电子设备的回声：
- 原理：创建原始音频的延迟副本并混合
- 参数：20-25ms 延迟时间，模拟机器人的电子声
- 公式：
y(t) = x(t) + α * x(t - τ)，其中 τ 为延迟时间，α 为衰减系数
颤音效果通过低频振荡器(LFO)调制延迟时间：
- 原理：使用正弦波调制延迟时间，创造声音的波动感
- 参数：0.8-1.2Hz 振荡频率，15-20ms 调制深度
- 公式：
y(t) = x(t) + β * x(t - τ(t))，其中τ(t) = A * sin(2πft + φ)
失真效果通过非线性处理模拟老式电子设备：
- 原理：使用双曲正切函数进行软削波失真
- 参数：5-7 倍增益增强，低通滤波平滑
- 公式：
y(t) = tanh(G * x(t))，其中 G 为增益系数
均衡处理通过滤波器调整不同频段的能量：
- 原理：使用双二阶滤波器精确控制频响
- 参数：
- 提升 1.2kHz (+5dB) 增强机械感
- 衰减 300Hz (-4dB) 减少浑浊感
- 80Hz 高通滤波去除低频噪音
- 滤波器类型：峰值均衡器、高通滤波器
双二阶滤波器是音频处理中的核心组件，其传递函数为：
H(z) = (b₀ + b₁z⁻¹ + b₂z⁻²) / (1 + a₁z⁻¹ + a₂z⁻²)A = 10^(gain/40)
w₀ = 2πf/sample_rate
α = sin(w₀)/(2Q)
b₀ = 1 + αA
b₁ = -2cos(w₀)
b₂ = 1 - αA
a₀ = 1 + α/A
a₁ = -2cos(w₀)
a₂ = 1 - α/Aw₀ = 2πf/sample_rate
α = sin(w₀)/(2*0.707) # Q=0.707
b₀ = (1 + cos(w₀))/2
b₁ = -(1 + cos(w₀))
b₂ = b₀
a₀ = 1 + α
a₁ = -2cos(w₀)
a₂ = 1 - α