資料介紹
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(yǔ)音轉(zhuǎn)換的方式。首先,通過(guò)STRAIGHT模型提取出源說(shuō)話人和目標(biāo)說(shuō)話人的語(yǔ)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(yǔ)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(shuō)話人數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的DBN來(lái)對(duì)轉(zhuǎn)換后的特征信息進(jìn)行逆處理得到語(yǔ)音頻譜參數(shù),并用STRAIGHT模型合成具有目標(biāo)說(shuō)話人個(gè)性化特征的語(yǔ)音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用此種方式獲得的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換效果要比傳統(tǒng)的采用GMM實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換更好,轉(zhuǎn)換后的語(yǔ)音音質(zhì)和相似度與目標(biāo)語(yǔ)音更接近。
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