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摘 要:本发明公开了一种基于自适应高斯聚类的非平行文本条件下的语音转换方法,属于语音信号处理技术领域。首先利用基于单元挑选和声道长度归一化相结合的方法对非平行语料进行语音特征参数对齐,然后进行自适应高斯混合模型和双线性频率弯折加幅度调节的训练,得到语音转换所需的转换函数,最后使用该转换函数实现高质量的语音转换。本发明不仅克服了训练阶段要求平行语料的限制,实现了非平行文本条件下的语音转换,适用性和通用性更强,而且使用自适应高斯混合模型替代传统高斯混合模型,解决了高斯混合模型在进行语音特征参数分类时不精确的问题,并将自适应高斯混合模型和双线性频率弯折加幅度调节相结合,在转换的个性相似度和语音质量上更好。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710474281.8 | 专利名称: | 基于自适应高斯聚类的非平行文本条件下的语音转换方法 |
申请日: | 2017-06-21 | 申请/专利权人 | 南京邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L15/02搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2020-02-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN107301859B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |