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支持向量回归在声音转换中的应用
被引量：
1
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作者
符敏
程德福
《电声技术》
2006年第3期45-48,共4页
声音转换是将源说话人的声音转化成具有目标说话人特征信息的声音的方法。将3种不同的回归方法:多项式回归,线性多变量回归以及支持向量回归分别应用于声音转换。实验分别对5个普通话元音进行转换。主观和客观评估了每种方法的语音转换...
声音转换是将源说话人的声音转化成具有目标说话人特征信息的声音的方法。将3种不同的回归方法:多项式回归,线性多变量回归以及支持向量回归分别应用于声音转换。实验分别对5个普通话元音进行转换。主观和客观评估了每种方法的语音转换质量。结果表明,支持向量回归具有更强的学习能力,使转换语音具有更好的目标倾向性。与多项式回归和线性多变量回归相比,支持向量回归既提高了泛化能力又避免了频谱不连续性,使转换语音与目标语音的频谱距离失真分别减少了33.29%和35.24%。
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关键词
多
项式
回归
线性
多
变量
回归
支持向量
回归
声音转换
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题名
支持向量回归在声音转换中的应用
被引量：
1
1
作者
符敏
程德福
机构
吉林大学美国德州仪器DSP联合实验室
出处
《电声技术》
2006年第3期45-48,共4页
文摘
声音转换是将源说话人的声音转化成具有目标说话人特征信息的声音的方法。将3种不同的回归方法:多项式回归,线性多变量回归以及支持向量回归分别应用于声音转换。实验分别对5个普通话元音进行转换。主观和客观评估了每种方法的语音转换质量。结果表明,支持向量回归具有更强的学习能力,使转换语音具有更好的目标倾向性。与多项式回归和线性多变量回归相比,支持向量回归既提高了泛化能力又避免了频谱不连续性,使转换语音与目标语音的频谱距离失真分别减少了33.29%和35.24%。
关键词
多
项式
回归
线性
多
变量
回归
支持向量
回归
声音转换
Keywords
polynomial regression
linear multi-variant regression
support vector regression
voice conversion
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
支持向量回归在声音转换中的应用
符敏
程德福
《电声技术》
2006
1
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参考文献
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