电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2012年
9期
2091-2096
,共6页
语音转换%与文本无关%最近邻准则%迭代训练
語音轉換%與文本無關%最近鄰準則%迭代訓練
어음전환%여문본무관%최근린준칙%질대훈련
针对非对称语音库情况下的语音转换,该文提出一种新的改进的语音转换训练算法 ILNCA.与原有的训练算法 INCA 不一样的是,ILNCA 首先利用高斯混合模型(GMM)分别对源、目标语音特征参数空间进行分类.然后根据 Kullback–Leibler(KL)距离最小原则对源、目标 GMM 模型的子空间进行匹配,最后利用最近邻准则在相对应的子空间中进行源、目标语音特征参数矢量的对齐.客观测试和主观听觉实验都表明由于该文算法采用了更加精确的矢量对齐方法,能取得比 INCA 算法更优异的转换性能.
針對非對稱語音庫情況下的語音轉換,該文提齣一種新的改進的語音轉換訓練算法 ILNCA.與原有的訓練算法 INCA 不一樣的是,ILNCA 首先利用高斯混閤模型(GMM)分彆對源、目標語音特徵參數空間進行分類.然後根據 Kullback–Leibler(KL)距離最小原則對源、目標 GMM 模型的子空間進行匹配,最後利用最近鄰準則在相對應的子空間中進行源、目標語音特徵參數矢量的對齊.客觀測試和主觀聽覺實驗都錶明由于該文算法採用瞭更加精確的矢量對齊方法,能取得比 INCA 算法更優異的轉換性能.
침대비대칭어음고정황하적어음전환,해문제출일충신적개진적어음전환훈련산법 ILNCA.여원유적훈련산법 INCA 불일양적시,ILNCA 수선이용고사혼합모형(GMM)분별대원、목표어음특정삼수공간진행분류.연후근거 Kullback–Leibler(KL)거리최소원칙대원、목표 GMM 모형적자공간진행필배,최후이용최근린준칙재상대응적자공간중진행원、목표어음특정삼수시량적대제.객관측시화주관은각실험도표명유우해문산법채용료경가정학적시량대제방법,능취득비 INCA 산법경우이적전환성능.
