【摘要】：語音轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)的是兩個(gè)不同說話人聲音個(gè)性特征之間的轉(zhuǎn)變,即以目標(biāo)說話人的聲音特征為導(dǎo)向,通過改變?cè)凑f話人的個(gè)性特征使之具有目標(biāo)說話人的特征,從而改變?cè)凑f話人話音的聽覺效果。本文主要研究語音個(gè)性特征參數(shù)的轉(zhuǎn)換方法,實(shí)現(xiàn)語音參數(shù)的有效利用以及轉(zhuǎn)換效果的增強(qiáng)。主要工作如下:(1)對(duì)基音頻率、語速等韻律特征的調(diào)整進(jìn)行研究。本文在實(shí)現(xiàn)基音頻率轉(zhuǎn)換的同時(shí),提出用高斯法作為源和目標(biāo)語音時(shí)長的映射規(guī)則,并利用按照獲得的時(shí)長比例來進(jìn)行內(nèi)插的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)語音時(shí)長的調(diào)整,從而使合成的語音時(shí)長更接近目標(biāo)語音,提高語速的相似度。(2)對(duì)聲道特征參數(shù)的轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化屬性有助于實(shí)現(xiàn)說話人特征的轉(zhuǎn)換,但網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練通常存在隱含層節(jié)點(diǎn)較多導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的問題。因此,本文提出基于改進(jìn)的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲道特征參數(shù)轉(zhuǎn)換方法。該方法用K均值算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心值算法,并利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,有效地提高了徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多維非線性特征參數(shù)擬合與轉(zhuǎn)換效率,從而提高轉(zhuǎn)換語音與目標(biāo)語音的相似度。(3)對(duì)語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)進(jìn)行完善。由于提取的聲道特征參數(shù)通常具有數(shù)據(jù)量較大的特點(diǎn),而且對(duì)于同一條將要轉(zhuǎn)換的測(cè)試語音,不同數(shù)據(jù)段訓(xùn)練得到的轉(zhuǎn)換規(guī)則其轉(zhuǎn)換效果有所不同。為了充分利用提取的參數(shù),本文提出用高斯混合模型對(duì)提取的大量特征參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,得到數(shù)據(jù)量較小并且特征性較強(qiáng)的訓(xùn)練參數(shù)。因此,在改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換算法的基礎(chǔ)上,加入特征參數(shù)預(yù)處理模塊以及時(shí)長調(diào)整模塊,完善語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的同時(shí)提高轉(zhuǎn)換語音的質(zhì)量。
[Abstract]:Speech conversion technology realizes the transformation between two different speakers' voice personality characteristics, that is, the target speaker's voice characteristics are oriented, and the source speaker's personality characteristics are changed to make it have the target speaker's characteristics. Thus, the auditory effect of the source speaker's voice is changed. In this paper, the conversion method of speech personality parameters is studied to realize the effective use of speech parameters and the enhancement of the conversion effects. The main work is as follows: (1) the adjustment of pitch frequency, speech speed and other prosodic characteristics is studied. In this paper, while realizing pitch frequency conversion, Gao Si method is proposed as the mapping rule of source and target speech time, and the target speech duration adjustment is realized by interpolation method according to the obtained timespan ratio. Thus, the synthesized speech time is closer to the target speech, and the similarity of speech speed is improved. (2) the conversion rules of vocal channel feature parameters are studied. The generalization attribute of artificial neural network is helpful to realize the transformation of speaker's feature, but the training of the network usually has the problem that there are many hidden layer nodes and the network structure is more complicated. Therefore, this paper presents a method of acoustic channel characteristic parameter conversion based on improved radial basis function neural network. In this method, K-means algorithm is used as the center value algorithm of neural network, and particle swarm optimization algorithm is used to optimize the number of nodes in the hidden layer of the network, which effectively improves the efficiency of fitting and converting the multi-dimensional nonlinear characteristic parameters of the radial basis function network. In order to improve the similarity between speech and target speech. (3) improve the speech conversion system. Because the extracted feature parameters usually have the characteristics of large amount of data, and for the same test speech to be converted, the conversion rules obtained by different data segment training have different conversion effects. In order to make full use of the extracted parameters, this paper proposes to preprocess a large number of feature parameters by Gao Si mixed model, and obtain the training parameters with small amount of data and strong characteristics. Therefore, on the basis of the improved neural network conversion algorithm, the feature parameter preprocessing module and the time length adjustment module are added to improve the speech conversion system and improve the quality of the converted speech.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3

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