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基于深度神经网络的汉语语音合成的研究 被引量：10
1
作者 王坚 张媛媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期75-78,共4页
为了提高基于HMM的语音合成的音质,探讨了不同的结构和参数对深度神经网络(DNN)训练的影响,并证明了DNN判别S/U/V的有效性;完成了DNN对HMM合成系统的合成语音谱参向原始语音进行转换。进一步地,探讨了对暂时分解(TD)算法得到的参数进行... 为了提高基于HMM的语音合成的音质,探讨了不同的结构和参数对深度神经网络(DNN)训练的影响,并证明了DNN判别S/U/V的有效性;完成了DNN对HMM合成系统的合成语音谱参向原始语音进行转换。进一步地,探讨了对暂时分解(TD)算法得到的参数进行转换的方案,对TD分解得到的事件向量进行DNN训练,建立转换模型,并同未转换的事件函数进行再合成。实验证明,用DNN转换合成后的频谱更接近原始频谱;主观评测表明,该方法能有效地改善合成语音的音质。 展开更多
关键词 HTS DNN 深度学习 声音转换 暂时分解
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一种有限误差线谱频率参数暂时分解量化算法
2
作者 汤一彬 吴海洋 吴镇扬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第12期1830-1835,共6页
本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法。新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制。实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数... 本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法。新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制。实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数量化过程中能够取得更低的平均谱失真度,从而获得更高的语音质量,更适用于低速率语音编码系统。 展开更多
关键词 线谱频率参数量化 暂时分解 有限误差 低速率语音编码
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一种基于暂时分解的高效线谱频率参数量化方法 被引量：1
3
作者 李靓 鲍长春 《信号处理》 CSCD 2003年第z1期105-108,共4页
本文基于二阶暂时分解模型,利用LSF参数的有序性,给出了一种用于LSF参数压缩的TD算法,在参数未量化的情况下可获得约为1.28dB的平均谱失真,对表征随时间变化的LSF参数序列的事件函数和事件函数矢量分别进行矢量量化,实验结果表明编码速... 本文基于二阶暂时分解模型,利用LSF参数的有序性,给出了一种用于LSF参数压缩的TD算法,在参数未量化的情况下可获得约为1.28dB的平均谱失真,对表征随时间变化的LSF参数序列的事件函数和事件函数矢量分别进行矢量量化,实验结果表明编码速率在500b/s以下时,能够获得一个相对较低的平均谱失真. 展开更多
关键词 语音编码 暂时分解 线性预测 线谱频率
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一种自适应速率的线谱频率参数暂时分解算法
4
作者 汤一彬 吴镇扬 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期6-11,共6页
为了解决语音编码中线谱频率参数经传统暂时分解算法量化后编码速率波动的问题,对修正严格的暂时分解算法进行了改进,包括定义新的事件插入法则、引入事件消除机制和基于失真门限的编码速率自适应方法;提出了一种自适应速率的线谱频率... 为了解决语音编码中线谱频率参数经传统暂时分解算法量化后编码速率波动的问题,对修正严格的暂时分解算法进行了改进,包括定义新的事件插入法则、引入事件消除机制和基于失真门限的编码速率自适应方法;提出了一种自适应速率的线谱频率参数暂时分解算法.在新算法中,暂时分解所得失真都能受到约束控制,事件分解也更加灵活,并且能够有效抑制编码速率的波动.实验结果表明,新算法通过一定时间的自适应能够将参数编码速率稳定在所需编码速率附近,获得了较好的效果. 展开更多
关键词 低速率语音编码 暂时分解 LSF参数量化 自适应速率
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