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基于STRAIGHT和DBN实现语音转换
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2017-11-25
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提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先，通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数，用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息；然后，用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换；最后，用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数，并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明，采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好，转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。
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