【摘 要】
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提出了一种基于改进GMM模型和韵律联合短时谱的说话人转换方法。通过在训练阶段引入改进的GMM模型,克服传统GMM模型造成的转换语音过平滑现象,并将线谱对频率LSF和基音频率联
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提出了一种基于改进GMM模型和韵律联合短时谱的说话人转换方法。通过在训练阶段引入改进的GMM模型,克服传统GMM模型造成的转换语音过平滑现象,并将线谱对频率LSF和基音频率联合起来组成韵律联合短时谱,更准确地刻画说话人的短时频域特征和声腔的共振特性。实验表明,这种方法能够有效地捕捉说话人的个性化特征和韵律特征。另外,在保证变换语音目标倾向性的同时,一定程度上克服了过平滑现象,提高了变换语音的音质。
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