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摘要:
针对几百小时粗标注大语料库,提出一种新颖的语音合成系统构建方法.首先,借助于语音识别、文本对齐和句法分析等技术实现大语料库的自动筛选与标注.然后,为了有效解决大语料库声学模型训练中存在的内存空间以及计算时间开销过大等问题,优化了传统的训练流程,在不损失声学模型准确性的前提下,显著提高了模型的训练速度.主观实验表明,与具有精标注的小语料库相比,引入粗标注的大语料库可以带来0.5分左右的MOS提升.
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文献信息
篇名 面向大语料库的语音合成方法研究
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 语音数据筛选 声学模型训练 基于HMM的单元挑选与波形拼接
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 791-796
页数 6页 分类号 TP391
字数 5124字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2014.040
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 吴玺宏 北京大学言语听觉研究中心机器感知与智能教育部重点实验室 26 414 7.0 20.0
2 刘翼 北京大学言语听觉研究中心机器感知与智能教育部重点实验室 2 3 1.0 1.0
3 于延锁 北京大学言语听觉研究中心机器感知与智能教育部重点实验室 1 2 1.0 1.0
4 朱风云 北京大学言语听觉研究中心机器感知与智能教育部重点实验室 1 2 1.0 1.0
5 李先刚 北京大学言语听觉研究中心机器感知与智能教育部重点实验室 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音数据筛选
声学模型训练
基于HMM的单元挑选与波形拼接
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
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
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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