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摘要:
提出并实现了一种基于广义人工神经网络和STRAIGHT模型的高效基频轨迹跟踪算法.一方面,STRAIGHT模型可以对语音信号的基频进行较大幅度的修改而不至于引起合成语音质量的下降.另一方面,利用人工神经网络优良的预测能力,学习源说话人和目标说话人的基频轨迹之间的内在联系,实现基音频率的转换.语谱图分析、主观意见分评价结果表明:提出的基频轨迹跟踪算法在合成语音质量及目标特征映射上都远远好于传统的基频转换算法.
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文献信息
篇名 基频轨迹转换算法及在语音转换系统中的应用研究
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 STRAIGHT模型 基频转换 人工神经网络 语音转换
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 83-87
页数 分类号 TN912.3
字数 3331字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-5439.2010.05.018
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 张玲华 南京邮电大学通信与信息工程学院 62 373 10.0 15.0
2 陈芝 南京邮电大学通信与信息工程学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
STRAIGHT模型
基频转换
人工神经网络
语音转换
研究起点
研究来源
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
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
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