【摘 要】
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本文研究了以支持向量回归训练语音特征参数的转换函数,实现不同说话人声音的声音转换.实验以支持向量回归为转换方法完成了对5个实验室录制普通话单元音音素的声音转换.并对
【机 构】
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吉林大学-美国德州仪器DSP联合实验室,长春,130026
【出 处】
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第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)
论文部分内容阅读
本文研究了以支持向量回归训练语音特征参数的转换函数,实现不同说话人声音的声音转换.实验以支持向量回归为转换方法完成了对5个实验室录制普通话单元音音素的声音转换.并对转换结果语音质量分别进行了主观和客观评估.评估结果表明,与人工神经网络相比,支持向量回归具有更强的学习性能,使转换语音与目标语音的频谱失真距离减小约20％.
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