【摘 要】
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说话人转换技术涉及了语音分析、语音编码、语音合成、语音识别、语音切分等语音信号处理的领域,是语音信号处理的一个新分支.作为与摩托罗拉公司合作的跨语种说话人转换项目
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说话人转换技术涉及了语音分析、语音编码、语音合成、语音识别、语音切分等语音信号处理的领域,是语音信号处理的一个新分支.作为与摩托罗拉公司合作的跨语种说话人转换项目的前期阶段工作,该文研究了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人转换算法.该文中讨论了说话人语音特性的参数表征方法,并列出英汉两种语言在语音特点上的差异,分析了跨语种说话人转换所面对的主要问题,由此引出该文在语音合成引擎以及转换算法选择上的出发点.隐马尔可夫模型是对语音参数进行建模的常用工具,早就被用于语音识别技术上.隐马尔可夫模型下表征说话人特征的语音参数具有较为容易修改的形式.采用HMM参数模型,在HMM聚类技术和内插以及平滑算法的帮助下,可以克服说话人转换过程中训练数据不足的主要问题,而高维度隐马尔可夫模型细化了说话人的特征,它的使用突破了隐马尔可夫模型一般只用于语音识别的限制,并且在一定程度上克服了参数方法合成语音质量低的缺点.因此我们选择了隐马尔可夫模型来实现说话人转换中的语音参数建模.该文在总结了说话人转换现有技术的基础上提出通过对语音进行基频、梅尔倒谱系数等参数的高维度隐马尔可夫建模,然后通过对模型参数修改来达到转换目的的新算法.在一定程度上实现了在目标说话人语音小训练样本条件下的同语种说话人转换,为跨语种说话人转换的研究打下了基础.在这种算法的实施过程中,我们构建了一个质量较高的基于HMM的语音合成引擎,并最终成功的改变了说话人语音的一些特征参数,为实现自然度较高的双语语音合成平台准备了条件和积累了经验.最后,通过对实验结果的分析,该文总结了这一阶段工作的不足,为将来继续在这一方面的深入研究提出了一些值得研究的课题和可以借鉴的经验.
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