基于自适应粒子群优化径向基函数神经网络的语音转换

• 作者: 姚绍芹 张玲华 解伟超
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音转换 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 高斯混合模型 基频
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 336-343
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.02.011

摘要

语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下，通过改变源说话人的个性特征，使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模，以获取说话人谱包络的映射关系；此外，考虑到说话人谱包络参数与基频有着密切的联系，利用基于径向基函数神经网络的联合谱包络基频变换方法，将谱包络参数与基频联合进行建模和转换，使得转换后的基频含有更多的说话人个性特征。最后，运用主、客观方法对获得的转换语音进行性能测试。实验表明，与主流的基于高斯混合模型的语音转换相比，使用自适应粒子群优化的径向基函数神经网络方法能够获得更好的转换性能，且更加适用于男声到女声的转换。

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	南京邮电大学物联网学院	62	373	10.0	15.0
2	姚绍芹	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	21	2.0	2.0
3	解伟超	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	17	1.0	2.0