您所描述的是指音高转换。

一种简单的音高转换方法是基于傅立叶变换的转换特性（这里更正式）。根据移位特性，将信号与时域中的正弦曲线相乘会导致频域中的移位。

但是，令人信服的音高转换需要更多的努力，因为不仅将部分频谱的频率转换到一个新的范围很重要，还需要保持它们的相对相位才能使声音被识别。如果你想改变乐器（或人声）的音高，那么它会变得更具挑战性，因为音高的工作方式。在这种情况下，您不仅要在频域中移动分量，还要保留它们的区间。换句话说，仅仅移动那些共振峰就足够了你在你的插图中展示的，你还需要确保它们最终进入的新频率，它们之间的“距离”与它们被移出的频率相同。这并不像...听起来那么简单。

以这种方式进行音高变换意味着线性音高刻度。但是音高刻度是非线性的，并且音高（更高的八度音阶）的上升不会导致相同比例的频率。

由于这些原因，更复杂的音高移位算法在分析和重新合成其输入中信号的音高移位版本之间包含一个“处理阶段”。该处理阶段试图根据某种方法考虑频谱分量之间的这些关系。例如，像相位声码器那样直接计算出这些与新范围的关系，或者像频谱建模那样尝试将模型拟合到频谱并使用它在不同的范围内重现它。

希望这可以帮助。

带通滤波器然后乘以指数并再次过滤？

我不确定如何再次将移位信号与时域中的其他部分同步。我认为您需要通过适当的延迟运行整个系统。