【摘 要】
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针对非对称语音库情况下的语音转换,提出了一种有效的基于模型自适应的语音转换方法.首先,通过最大后验概率（Maximum A Posteriori,MAP）方法从背景模型分别自适应训练得到源说
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针对非对称语音库情况下的语音转换,提出了一种有效的基于模型自适应的语音转换方法.首先,通过最大后验概率（Maximum A Posteriori,MAP）方法从背景模型分别自适应训练得到源说话人和目标说话人的模型;然后,通过说话人模型中的均值向量训练得到频谱特征的转换函数;并进一步与传统的INCA转换方法相结合,提出了基于模型自适应的INCA语音转换方法,有效实现了源说话人频谱特征向目标说话人频谱特征的转换.通过客观测试和主观测听实验对提出的方法进行评价,实验结果表明,与INCA语音转换方法相比,本文提出
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