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一种基于预测谱偏移的自适应高斯混合模型在语音转换中的应用

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【作者】 沈惠玲万永菁

【Author】 SHEN Hui-ling;WAN Yong-jing;School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology;

【机构】 华东理工大学信息科学与工程学院

【摘要】 基于高斯混合模型(GMM)的语音帧谱包络转换算法容易导致转换后的语音谱包络过平滑、语音细节特征受损。通过对GMM中协方差的准确性与谱包络过平滑现象的研究,提出了一种基于预测谱偏移的自适应GMM建模方法。该方法采用平滑加权算法对目标谱的偏移进行建模,并根据语音帧信息自适应调节预测谱偏移项的比例系数,结合高斯混合模型共同实现对谱包络的转换。实验结果表明,该建模方法能够有效抑制转换后语音谱包络的失真现象,提高转换后语音的清晰度、自然度和可懂度。

【所属期刊栏目】 研究论文 (2017年04期)
  • 【DOI】10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.04.014
  • 【分类号】TN912.3
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