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一种汉语语音变换技术
被引量：
1
1
作者
孙卓
岳振军
《电声技术》
2007年第6期37-40,共4页
汉语语音变换技术的目的是将汉语语音中源说话人的语音特征转换为目标说话人语音特征。提出的适用于汉语说话人的变换算法分为3个部分:前两部分用高斯混合模型实现了语音的谱包络(线性预测编码)及其激励(残差)的转换;第三部分采用支持...
汉语语音变换技术的目的是将汉语语音中源说话人的语音特征转换为目标说话人语音特征。提出的适用于汉语说话人的变换算法分为3个部分:前两部分用高斯混合模型实现了语音的谱包络(线性预测编码)及其激励(残差)的转换;第三部分采用支持向量回归算法实现语音的韵律变换规则建模,结合汉语语音特点利用基音同步叠加算法实现语音的超音段特征调整。与现有的语音变换算法进行比较,算法针对汉语语音超音段发音特点进行韵律调整,有效实现了汉语语音变换并得到高自然度合成语音,是一种有效的汉语语音变换算法。
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关键词
汉语语音变换
线性预测编码
残差
高斯混合模型
超音段特征
支持向量回归
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职称材料
题名
一种汉语语音变换技术
被引量：
1
1
作者
孙卓
岳振军
机构
总参谋部通信工程设计研究院
解放军理工大学理学院基础电子学系
出处
《电声技术》
2007年第6期37-40,共4页
文摘
汉语语音变换技术的目的是将汉语语音中源说话人的语音特征转换为目标说话人语音特征。提出的适用于汉语说话人的变换算法分为3个部分:前两部分用高斯混合模型实现了语音的谱包络(线性预测编码)及其激励(残差)的转换;第三部分采用支持向量回归算法实现语音的韵律变换规则建模,结合汉语语音特点利用基音同步叠加算法实现语音的超音段特征调整。与现有的语音变换算法进行比较,算法针对汉语语音超音段发音特点进行韵律调整,有效实现了汉语语音变换并得到高自然度合成语音,是一种有效的汉语语音变换算法。
关键词
汉语语音变换
线性预测编码
残差
高斯混合模型
超音段特征
支持向量回归
Keywords
Chinese speech conversion
LPC
residual
GMM
super-segmental feature
SVR
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种汉语语音变换技术
孙卓
岳振军
《电声技术》
2007
1
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