【摘 要】
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在基于LPC的语音合成系统中,采用混合激励声源模型可以提高合成语音的自然度,但传统混合激励模型的线性相位假设与实际语音不符,因而合成语音的自然度还不够理想。本文提出了一种新的脉冲形状滤波器系数提取算法,该算法利用浊音余量信号波形的周期相似性,并在加权均方误差最小的准则下重构浊音相位信息,从而改进了传统混合激励声源模型.实验结果表明,改进的声源模型与传统模型相比合成语音自然度有了显著改善.
【机 构】
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中国科学院声学研究所,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100039 中国科学院声学研
【出 处】
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第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)
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在基于LPC的语音合成系统中,采用混合激励声源模型可以提高合成语音的自然度,但传统混合激励模型的线性相位假设与实际语音不符,因而合成语音的自然度还不够理想。
本文提出了一种新的脉冲形状滤波器系数提取算法,该算法利用浊音余量信号波形的周期相似性,并在加权均方误差最小的准则下重构浊音相位信息,从而改进了传统混合激励声源模型.实验结果表明,改进的声源模型与传统模型相比合成语音自然度有了显著改善.
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