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改进深度信念网络在语音转换中的应用
被引量：
1
1
作者
王文浩
张筱
万永菁
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2372-2380,共9页
综合考虑语音帧间关系及后处理网络的效果,提出一种改进的基于深度信念网络(DBN)的语音转换方法.该方法利用线性预测分析-合成模型提取说话人线性预测谱的特征参数,构建基于区域融合谱特征参数的深度信念网络用以预训练模型,经过微调阶...
综合考虑语音帧间关系及后处理网络的效果,提出一种改进的基于深度信念网络(DBN)的语音转换方法.该方法利用线性预测分析-合成模型提取说话人线性预测谱的特征参数,构建基于区域融合谱特征参数的深度信念网络用以预训练模型,经过微调阶段后引入误差修正网络以实现细节谱特征的补偿.对比实验结果表明,随着训练语音帧数的增加,转换语音的谱失真呈下降趋势.同时,在训练语音帧数较少的情况下,改进方法在异性间转换的谱失真小于50%,在同性间转换的谱失真小于60%.实验结果表明,改进方法的谱失真度较传统方法降低约6.5%,且同性别间转换效果比异性间转换效果更为明显,转换后语音的自然度和可理解度明显提高.
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关键词
深度信念网络(DBN)
语音转换
区域融合谱特征
误差修正网络
谱
失真度
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职称材料
题名
改进深度信念网络在语音转换中的应用
被引量：
1
1
作者
王文浩
张筱
万永菁
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2372-2380,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目（61872143)
文摘
综合考虑语音帧间关系及后处理网络的效果,提出一种改进的基于深度信念网络(DBN)的语音转换方法.该方法利用线性预测分析-合成模型提取说话人线性预测谱的特征参数,构建基于区域融合谱特征参数的深度信念网络用以预训练模型,经过微调阶段后引入误差修正网络以实现细节谱特征的补偿.对比实验结果表明,随着训练语音帧数的增加,转换语音的谱失真呈下降趋势.同时,在训练语音帧数较少的情况下,改进方法在异性间转换的谱失真小于50%,在同性间转换的谱失真小于60%.实验结果表明,改进方法的谱失真度较传统方法降低约6.5%,且同性别间转换效果比异性间转换效果更为明显,转换后语音的自然度和可理解度明显提高.
关键词
深度信念网络(DBN)
语音转换
区域融合谱特征
误差修正网络
谱
失真度
Keywords
deep belief network(DBN)
voice conversion
regional fusion spectral feature
error correction network
spectral distortion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进深度信念网络在语音转换中的应用
王文浩
张筱
万永菁
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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