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提出一種將STRAIGHT模型和深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN相結(jié)合實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換的方式。首先，通過STRAIGHT模型提取出源說話人和目標(biāo)說話人的語音頻譜參數(shù)，用提取的頻譜參數(shù)分別訓(xùn)練兩個(gè)DBN得到語音高階空間的個(gè)性特征信息；然后，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN將兩個(gè)具有高階特征的空間連接并進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換；最后，用基于目標(biāo)說話人數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的DBN來對(duì)轉(zhuǎn)換后的特征信息進(jìn)行逆處理得到語音頻譜參數(shù)，并用STRAIGHT模型合成具有目標(biāo)說話人個(gè)性化特征的語音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用此種方式獲得的語音轉(zhuǎn)換效果要比傳統(tǒng)的采用GMM實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換更好，轉(zhuǎn)換后的語音音質(zhì)和相似度與目標(biāo)語音更接近。
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