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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語語音合成的研究

發(fā)布時間:2018-03-29 23:25

  本文選題:HTS 切入點(diǎn):DNN 出處:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年S1期


【摘要】:為了提高基于HMM的語音合成的音質(zhì),探討了不同的結(jié)構(gòu)和參數(shù)對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)訓(xùn)練的影響,并證明了DNN判別S/U/V的有效性;完成了DNN對HMM合成系統(tǒng)的合成語音譜參向原始語音進(jìn)行轉(zhuǎn)換。進(jìn)一步地,探討了對暫時分解(TD)算法得到的參數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換的方案,對TD分解得到的事件向量進(jìn)行DNN訓(xùn)練,建立轉(zhuǎn)換模型,并同未轉(zhuǎn)換的事件函數(shù)進(jìn)行再合成。實(shí)驗(yàn)證明,用DNN轉(zhuǎn)換合成后的頻譜更接近原始頻譜;主觀評測表明,該方法能有效地改善合成語音的音質(zhì)。
[Abstract]:In order to improve the sound quality of speech synthesis based on HMM, the effects of different structures and parameters on the training of DNNs are discussed, and the validity of DNN in judging S/U/V is proved. The conversion of synthetic speech parameters from HMM synthesis system to original speech is completed by DNN. Furthermore, the conversion scheme of the parameters obtained by the temporary decomposition algorithm is discussed, and the event vectors obtained by TD decomposition are trained by DNN. The conversion model is established and recomposed with the unconverted event function. The experimental results show that the synthesized spectrum by DNN conversion is closer to the original spectrum, and the subjective evaluation shows that the proposed method can effectively improve the sound quality of the synthesized speech.
【作者單位】: 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】:中央財(cái)經(jīng)大學(xué)重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0988)資助
【分類號】:TN912.33

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 曾U喺,

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