基于KLD改进高斯混合模型的语音转换技术

• 作者: 王明明 王民 王燕妮 王稚慧 赵伟
• 来源期刊: 科教导刊-电子版（下旬）
• 学科: 工学
• 关键词: 相对熵 高斯混合模型 最近领域
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 147-148,187
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4135字
• 语种: 中文

摘要

本文提出一种基于KL散度（Kullback-Leibler divergence，KLD）的文本独立的语音转换方法。该方法只使用声学信息，并不需要任何语言学或语音学的信息。KLD用于确立源和目标GMM（Gaussian mixture model）簇之间可靠的对应关系，并减少对齐的源和目标帧的搜索空间。主观评价结果表明，和其它并行的语音转换方法相比该方法能获得更好的语音转换性能。