发明专利 已授权

一种高质量的语音转换方法

📄 申请号:CN201710166971.7 📄 发布日:2026/03/16

著录项目信息

申请日
2017-03-20
公开号
CN107103914A
公开日
2017-08-29
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

语音转换, 语音合成, 智能语音交互, 语音风格迁移, 音色克隆

摘要

本发明公开了一种高质量的语音转换方法,该系统首先通过自组织聚类算法代替传统GMM模型中的K‑Means算法,并与EM算法迭代循环实现了说话人个性特征参数(MFCC)的训练及分类,接着进行双线性频率弯折加幅度压扩的训练,得到语音转换所需的转换函数,然后使用该转换函数进行高质量的语音转换。本发明针对语音特征参数空间分布状况与高斯混合模型的相关关系,使用迭代自组织聚类算法实现混合度的确定,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,并将改进的高斯混合模型和双线性频率弯折加幅度压扩相结合,构建了一种高质量语音转换系统,在语音转换领域具有实用价值。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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