融合自动检错的单元挑选语音合成方法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangyilong
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
提出了一种融合自动检错的单元挑选语音合成方法。本文方法旨在设计与主观听感更加一致的单元挑选准则,以提高合成语音的自然度。首先利用众包网络平台快速大量地收集测听人对于合成语音的主观评价数据,取代了传统的利用具备语言学知识的专家收集主观评价数据的方法;然后基于这些主观评价数据,提取对应语音的音节时长、单元代价以及声学参数距离等特征,构建基于支持向量机的合成错误检测器;在合成阶段,该检测器被用来对传统单元挑选输出的 N条路径行重打分,以确定最优的单元挑选序列。倾向性测听结果表明本文方法可以有效地提高合成语音的自
其他文献
由于能够很好地近似描述任何分布,混合高斯模型(GMM)在模式在识别领域得到了广泛的应用。GMM模型参数通常使用迭代的期望最大化(EM)算法训练获得,当训练数据量非常庞大及模型混合数很大时,需要花费很长的训练时间。NVIDIA公司推出的统一计算设备架构(Computed unified device architecture,CUDA)技术通过在图形处理单元(GPU)并发执行多个线程能够实现大规模并
为解决经典证据理论无法处理高度冲突证据的不足,提出了一种基于距离测度的证据合成方法.将证据视为空间向量,定义距离测度空间,计算空间中两两证据之间的距离,并通过距离测
年过五旬的杨阿姨,曾是北京通州区某国有单位职工,今年春节过后便退休在家。忽然闲下来的她,除却每天接送孙子上下幼儿园,与老姐妹们跳个广场舞,去超市买个菜之外,还有一个自由“赚钱”的工作——做荣昌e袋洗的“小e管家”。  杨阿姨告诉《中国经济信息》记者,e袋洗的“小e管家”主要负责取送自己所在社区或临近社区内,通过e袋洗App或微信公共号下单清洗衣物顾客的衣服,送到公司指定的洗衣加工处,衣物洗好后再送