2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、源—目標(biāo)說話人聲音轉(zhuǎn)換是將源說話人的語音模式轉(zhuǎn)換成某個特定的目標(biāo)說話人的語音模式,而保持源說話人原有的語義內(nèi)容不變,使轉(zhuǎn)換后的語音具有目標(biāo)說話人的聲音特點(diǎn)。聲音轉(zhuǎn)換是當(dāng)前語音信號與信息處理研究領(lǐng)域的一個熱點(diǎn),除了理論方法研究外,其應(yīng)用前景也非常廣泛,包括文語合成系統(tǒng)的定制、電影廣播劇角色的自動配音、多說話人語音語料的采集和傳輸?shù)取?本文研究的源—目標(biāo)說話人聲音轉(zhuǎn)換是基于共振峰分析—合成模型的,主要研究聲道共振峰的參數(shù)表示和提取方

2、法,與文本無關(guān)的聲道共振峰參數(shù)映射規(guī)則的獲取方法,以及共振峰合成器。 首先研究了共振峰分析—合成模型,深入討論并驗(yàn)證了共振峰參數(shù)中所表征的說話人個性特征,針對語聲中濁音和清音不同的共振峰結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對濁音和清音采取了不同的參數(shù)表示方法,并給出了一種基于線性預(yù)測的共振峰提取算法。 為了獲取文本無關(guān)下的源—目標(biāo)參數(shù)間的映射規(guī)則,采用了基于分類的映射規(guī)則獲取思想,對分類線性轉(zhuǎn)換方法(CLT)進(jìn)行分析研究,并在此基礎(chǔ)上,本文給出了

3、一種基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)的分類線性加權(quán)轉(zhuǎn)換方法,以輸入特征矢量對各個類別(隱層節(jié)點(diǎn))的“貢獻(xiàn)”作為各子類轉(zhuǎn)換規(guī)則的權(quán)值,轉(zhuǎn)換后的特征矢量為各子類輸出的加權(quán),這種加權(quán)組合的方法使一定分類下的映射規(guī)則得以極大的增多,可以提高轉(zhuǎn)換效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同的分類數(shù)時,RBFNN方法的轉(zhuǎn)換效果優(yōu)于CLT算法;并可在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)下也有較好的轉(zhuǎn)換效果。 文中還詳細(xì)討論了共振峰參數(shù)合成器基本原理和組成結(jié)構(gòu),包括激勵源模型和聲道

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論