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摘要:
在源滤波器模型的基础上,利用统计学习方法,建立了一种面向声音变换的混合参数化模型.该模型包括浊音声学模型、清音声学模型和韵律补偿模型三部分.基于线性预测分析和mel倒谱分析的浊音声学模型,刻画了说话人声腔的共振特性.基于线性预测分析和噪声源分析的清音声学模型,反映了说话人发清音的特点.基于统计学习方法的韵律补偿模型描述了音高、能量与时长等分布特性.在该混合参数化模型的基础上,提出了一个声音变换算法,并将其应用到汉语音节的变换问题上.实验结果表明,对清浊音和韵律特性分别建模的变换算法能够提高重建语音的清晰度和可懂度,缩小重建语音与目标语音之间的感知距离,使重建语音具有目标说话人的韵律特征.
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文献信息
篇名 一种面向声音变换的参数化模型
来源期刊 声学学报 学科 物理学
关键词
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 542-548
页数 7页 分类号 O4
字数 7280字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0371-0025.2006.06.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡莲红 清华大学计算机科学与技术系 74 978 18.0 30.0
2 黄德智 清华大学计算机科学与技术系 2 16 2.0 2.0
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
声学学报
双月刊
0371-0025
11-2065/O4
大16开
北京市北四环西路21号
2-181
1964
chi
出版文献量(篇)
2139
总下载数(次)
5
总被引数(次)
26571
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导