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摘要:
声音转换是将源说话人的声音转化成具有目标说话人特征信息的声音的方法.将3种不同的回归方法:多项式回归,线性多变量回归以及支持向量回归分别应用于声音转换.实验分别对5个普通话元音进行转换.主观和客观评估了每种方法的语音转换质量.结果表明,支持向量回归具有更强的学习能力,使转换语音具有更好的目标倾向性.与多项式回归和线性多变量回归相比,支持向量回归既提高了泛化能力又避免了频谱不连续性,使转换语音与目标语音的频谱距离失真分别减少了33.29%和35.24%.
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文献信息
篇名 支持向量回归在声音转换中的应用
来源期刊 电声技术 学科 工学
关键词 多项式回归 线性多变量回归 支持向量回归 声音转换
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 语音技术
研究方向 页码范围 45-48
页数 4页 分类号 TN912
字数 2923字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-8684.2006.03.013
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研究主题发展历程
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多项式回归
线性多变量回归
支持向量回归
声音转换
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电声技术
月刊
1002-8684
11-2122/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
2-355
1977
chi
出版文献量(篇)
6327
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