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神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究
神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究
作者:
伍宏传
凌震华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络
WaveNet
声码器
话者无关模型
自适应训练
摘要:
近年来出现的基于WaveNet 的神经网络声码器可以取得较高的重构语音质量,但其采用的话者相关模型训练方法对于目标发音人语音数据量依赖较大. 因此,本文研究目标发音人语音数据量受限情况下的神经网络声码器训练方法. 首先利用多发音人数据训练话者无关声码器模型,进一步利用少量目标发音人数据对话者无关模型进行自适应更新,以得到目标发音人的神经网络声码器模型. 本文实验对比了自适应训练中局部更新与全局更新两种策略,以及自适应与话者相关两种训练方法.实验表明,本文方法构建的神经网络声码器可以取得优于STRAIGHT 声码器的重构语音质量,在目标发音人数据量受限的情况下,该方法相对话者相关训练也可以取得更好的客观和主观性能表现.
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篇名
神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究
来源期刊
小型微型计算机系统
学科
工学
关键词
神经网络
WaveNet
声码器
话者无关模型
自适应训练
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
其他
研究方向
页码范围
445-450
页数
6页
分类号
TP391
字数
5507字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-1220.2019.02.035
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
凌震华
中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室
19
65
5.0
7.0
2
伍宏传
中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室
1
2
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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共引文献
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节点文献
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神经网络
WaveNet
声码器
话者无关模型
自适应训练
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
小型微型计算机系统
主办单位:
中国科学院沈阳计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1220
CN:
21-1106/TP
开本:
大16开
出版地:
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
邮发代号:
8-108
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
11026
总下载数(次)
17
总被引数(次)
83133
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