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声音转换算法研究

符敏  
【摘要】: 本论文主要完成了声音转换的算法研究。除完成对声音转换过程中所必须的特征参数提取外,还对转换方法做实验研究。提出一种基于支持向量回归的转换方法,与传统的多项式回归、线性多变量回归做了对比实验,并分别从主观和客观两方面进行了评估。 研究表明,在线性多变量回归的改进实验中,由于引入了时间概念,使男声-女声的转换平均时间修正度约为21.1%;在多项式回归、线性多变量回归和支持向量回归的对比实验中,多项式回归在男声到男声的转换和线性多变量回归在女声到女声的转换中,出现了频谱距离增大的现象,而支持向量回归方法使所有的转换语音都具有更好的目标倾向性。数据结果与多项式回归和线性多变量回归相比,支持向量回归既提高了泛化性能又避免了频谱不连续性,从而使转换语音与目标语音的频谱距离失真分别减少了33.29%和35.24%。在分别使用支持向量回归和多项式回归进行句子转换的对比实验中,支持向量回归的频谱更接近目标语音,但其执行速度慢,运算时间较长。


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