【摘 要】
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本文主要对于嗓音分析和变换的展开研究，研究的重点分别在嗓音质量的分类以及非平行声音变换，本文也主要基于以上两个方面展开。
1．提出了高斯超矢量建模在嗓音分析中的应
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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本文主要对于嗓音分析和变换的展开研究，研究的重点分别在嗓音质量的分类以及非平行声音变换，本文也主要基于以上两个方面展开。
1．提出了高斯超矢量建模在嗓音分析中的应用，高斯混合模型之前已经在嗓音分析分类领域有了广泛的应用，也一直是嗓音分析分类应用中的主流方法，在国际通用的Kay数据集上有着比较好的分类结果。通过实验我们发现高斯超矢量建模分类技术在Kay数据集上也有很好的分类效果，在嗓音分析分类领域从建模的角度做了创新。
2．制作了两个粤语男生和粤语女声的粤语变声数据库，我们首先构建了自己的粤语语料，同时在粤语为母语的录音人员的协助下，完成了粤语变声语料数据库的构建工作。
3．提出了通过粤语源说话人的声学模型自适应的方法，来构建粤语数据集上的非平行变声系统。通过粤语语音合成系统的自适应技术，实现了非平行的粤语变声系统。
4．提出了基于小波以及谐波和算法作为正弦波模型非平行变声系统的前端模块，并在此基础上构建了基于正弦波模型的非平行粤语声音变换系统。
5．提出了神经网络作为正弦波非平行变声系统中源说话人和目标说话人之间的映射，在主客观测试中得到了好于联合概率高斯混合模型的实验结果。
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