【摘 要】
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为改善决策树聚类的效果,避免可能出现的聚类模型过训练或欠训练的情况,提出一种基于最小生成误差以及通过交叉验证优化最小描述距离(MDL)因子选取的方法.文中通过计算交叉验
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系讯飞语音实验室,
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为改善决策树聚类的效果,避免可能出现的聚类模型过训练或欠训练的情况,提出一种基于最小生成误差以及通过交叉验证优化最小描述距离(MDL)因子选取的方法.文中通过计算交叉验证中的生成误差选择MDL因子,从而优化决策树大小.实验结果表明,此方法相对传统的固定MDL门限设定方法,更有效提升合成语音的音质和自然度.
In order to improve the effect of decision tree clustering and avoid the possible over training or under training of clustering models, a method based on minimum generation error and optimization of minimum descriptive distance (MDL) factor selection by cross-validation is proposed.In this paper, The generation error of cross-validation is chosen as MDL factor to optimize the decision tree size.Experimental results show that this method is more effective than the traditional fixed-MDL threshold setting method in improving the sound quality and naturalness of synthetic speech.
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