【摘 要】
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为解决低速率声码器合成语音中,由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题,提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）并结合多种语音
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十八研究所
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为解决低速率声码器合成语音中,由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题,提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）并结合多种语音特征参数的清浊音判决优化算法。实验结果显示,该算法能够有效降低清浊音的误判率,进而使合成语音的清晰度和自然度得到改善。将本算法应用到正弦激励线性预测算法中,在与相同码率的其他算法的比较实验中,得到较高的PESQ-MOS分,显示出一定的优势。
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