语音信号中包含有语义信息和和个人身份信息。所谓说话人语音转换就是在保持语义信息不变的情况下,改变说话人语音中包含的个人身份信息,使其听起来像是另一个指定的人在说话。说话人语音转换通常通过改变说话者的音色与音高等发音特征来实现。到目前为止,科研工作者己经在这方面做了大量的工作,形成了一些有较高成熟度的语音转换技术。然而,虽然和语音转换存在着千丝万缕的联系,歌唱人转换问题却鲜有人涉及。究其原因,主要是因为相比于语音转换,歌唱人转换专业性更强、难度更高。在上述研究背景下,本文对歌唱声转换这一课题进行了深入研究,开发了若干歌唱人转换算法,并在此基础上构建了一个歌唱人转换系统。本文的主要工作和创新点如下:1.为了实现歌唱人转换,首先请专业的音乐工作者(称为源歌唱者)录制了一个歌唱数据库。此外,为了提取希望生成的目标歌唱人的声音特征,同时也是为了评价所提出的歌唱人转换算法的优劣,还录制了目标歌唱人的歌唱数据库。录制时要求录制人员尽量按照乐谱上的音高来演唱以最大限度地抑制不同歌唱者在音高上的差异给歌唱人转换算法带来的不利影响。一共录制了时长约132分钟的中文歌声,为歌唱人转换提供了可靠的数据来源。2.传统的转换语音合成方法因为在基频提取和激励信号生成方面存在一定的问题,使得所生成的转换语音质量较差。为了解决这一问题,本文采用梅尔对数频谱近似(Mel Log Spectrum Approximation,MLSA)滤波器对源歌唱人的声音直接进行滤波的方法来获得目标歌唱人的歌唱声音。实验结果表明,所述方法可以取得比较理想的歌唱人转换效果。3.基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的转换方法是一种较好的方法,但该方法在训练数据不足时存在过拟合现象。而在实际应用中由于目标歌唱人的歌唱样本较难采集,其可用于训练的歌唱样本数往往偏少。为了解决这个问题,提出了一种结合核模糊聚类和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLS)的歌唱人转换方法。实验结果表明,该方法在训练数据较少时,可以取得优于GMM方法的歌唱人转换效果。