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为保护实时语音通信中的个人特征,该文提出了一种新的实时语音个人特征改变方法,该方法采用PLAR(PseudoLogAreaRatio)系数曲线变换方法和基于线性预测的基音同步叠加(LP-PSOLA)算法分别对语音信号的谱参数和韵律参数进行修改,从而实现语音信号个人特征的改变;此外,针对目前时长规整大多采用的同步叠加(SOLA)算法计算量大、不适合实时语音处理的缺点,采用课题组提出的一种新的基于同步叠加方法的时长规整算法——自适应同步叠加(ASOLA)算法,对个人特征改变后的语音信号进行时间上的弥补,