基于遗传径向基神经网络的声音转换

• 作者: 刘文举 左国玉 阮晓钢
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 自然语言处理 声音转换 RBF神经网络 遗传算法 线谱频
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 78-84
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2004.01.012

摘要

声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点.本文研究了由遗传算法训练的RBF神经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换.实验对六个普通话单元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音性能.实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换语音与目标语音的平均频谱失真距离减小约10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0