【摘 要】
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为了将源说话人的语音特征进行转换,使得听起来像是目标说话人的语音,本文提出了一种同语种的说话人转换算法。算法分为两个部分,一是利用高斯混合模型进行谱包络的转换,采用
【机 构】
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华南理工大学电子与信息学院,华南理工大学电子与信息学院
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为了将源说话人的语音特征进行转换,使得听起来像是目标说话人的语音,本文提出了一种同语种的说话人转换算法。算法分为两个部分,一是利用高斯混合模型进行谱包络的转换,采用改进的方法对模型进行训练,去除语音数据时间对齐不准确的影响;二是基于高斯混合模型分类器和残差码本对残差信号预测。算法还对转换语音进行了后续处理,增强了语音的自然度。非正式的听觉测试表明,在利用时间不长的语音数据训练后,此算法可以进行说话人的转换,转换语音明显带有目标说话人的特征,且具有较高的可懂度。
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