【摘要】：語音轉(zhuǎn)換是語音信號處理領(lǐng)域的一個重要分支,具體說來,語音轉(zhuǎn)換即是保持語音中的語義不變,僅改變說話人的個性信息,使之聽起來像特定說話人的聲音。語音轉(zhuǎn)換的研究包含語音信號處理的各個方面,如特征提取,特征對齊,語音合成等,對于語音轉(zhuǎn)換的研究也有利于促進(jìn)其它領(lǐng)域的發(fā)展,對人類了解語音信號的本質(zhì)具有非常重要的作用,同時語音轉(zhuǎn)換的研究也有很多的實(shí)際應(yīng)用場景,如保密通信,定制個性化聲音等。在語音轉(zhuǎn)換邁向?qū)嶋H應(yīng)用中,噪聲對于語音轉(zhuǎn)換的干擾是非常嚴(yán)重的,本文針對含噪語音難以實(shí)現(xiàn)有效的語音轉(zhuǎn)換,在非負(fù)矩陣分解算法的基礎(chǔ)上,提出聯(lián)合字典優(yōu)化的噪聲魯棒性語音轉(zhuǎn)換算法(BE-NMF),使得含噪語音與聯(lián)合字典匹配,從而實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換與語音去噪相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下的語音轉(zhuǎn)換;同時結(jié)合后向剔除算法對聯(lián)合字典中無效原子的剔除作用,橫向減小聯(lián)合字典的大小,在保持轉(zhuǎn)換性能基本不變的情況下提高轉(zhuǎn)換效率。在多信噪比和多種噪聲的條件下的對比實(shí)驗(yàn)表明,本文BE-NMF算法相較于傳統(tǒng)NMF算法和經(jīng)過譜減消噪預(yù)處理的NMF算法具有更高的轉(zhuǎn)換效果,同時后向剔除算法也在一定程度上提升了轉(zhuǎn)換的效率。針對單幀特征轉(zhuǎn)換所引起的轉(zhuǎn)換語音的不連續(xù)性問題,在BE-NMF算法基礎(chǔ)上引入上下文信息,通過多幀構(gòu)造一幀形成超幀的方式解決,隨之通過Mel濾波的方式縱向降低超幀維數(shù),降低計(jì)算復(fù)雜度;結(jié)合語音信號的特點(diǎn),將語音信號通過諧波沖激分解算法分解為諧波部分和沖激部分,并對兩部分信號分而治之,對含有個性信息的諧波部分進(jìn)行轉(zhuǎn)換,對不含有個性信息的沖激部分,進(jìn)行維納濾波處理,對諧波信號部分進(jìn)行補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)研究表明:僅對諧波信號部分進(jìn)行轉(zhuǎn)換,能夠提高轉(zhuǎn)換的客觀評價質(zhì)量,沖激信號部分的補(bǔ)償作用對語音的主觀聽覺質(zhì)量有明顯的提升作用;另外上下文信息的引入,也在一定程度上提升了轉(zhuǎn)換質(zhì)量,通過Mel濾波處理的方式雖然同幀數(shù)情況下轉(zhuǎn)換質(zhì)量有所降低,但是其轉(zhuǎn)換速度在幀數(shù)為9時提升個5倍左右,因此可以犧牲一定的轉(zhuǎn)換效果提升轉(zhuǎn)換速度,這對于實(shí)際應(yīng)用具有非�？捎^的作用。
【圖文】：

數(shù)逡逑圖１－１語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)原理圖示逡逑如上圖１－１所示，一個完整的語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)包括提取說話人的個性信息的聲學(xué)特征，建逡逑立兩話者間聲學(xué)特征的映射規(guī)則，以及將轉(zhuǎn)換后的語音特征合成語音信號三個部分。要完成逡逑一個說話人的語音轉(zhuǎn)換，一般分為兩個階段：訓(xùn)練階段和轉(zhuǎn)換階段，其中訓(xùn)練階段包括特征逡逑提取、特征對齊、特征映射，目的是訓(xùn)練出特征映射函數(shù)；轉(zhuǎn)換階段使用訓(xùn)練得到的映射函逡逑數(shù)，進(jìn)行特征映射，最后利用映射特征合成出接近目標(biāo)說話人的語音。逡逑１．２語音轉(zhuǎn)換的意義和應(yīng)用逡逑語音轉(zhuǎn)換作為語音信號處理領(lǐng)域的一個新興分支，研究語音轉(zhuǎn)換有著重要的理論價值和逡逑應(yīng)用前景。語音轉(zhuǎn)換技術(shù)涉及了多個語音信號處理領(lǐng)域，如語音信號頻譜分析和特征表示，逡逑語音信號的分析與合成，，以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型的建立與估計(jì)等。通過對語音轉(zhuǎn)換的研究，可以逡逑進(jìn)一步加強(qiáng)對語音相關(guān)參數(shù)的研究

第２章語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)概述逡逑介紹語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)所涉及的相關(guān)技術(shù)的基本原理，包括語音信號的數(shù)學(xué)模型、轉(zhuǎn)理、適用于語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的語音特征參數(shù)、常用語音轉(zhuǎn)換的方法四個方面的知識。逡逑信號的數(shù)學(xué)模型逡逑的語音是由人體器官在大腦控制下作生理運(yùn)動產(chǎn)生的［３２］。人體發(fā)音器官包括肺、包括聲帶）、咽、鼻和口。這些氣管共同形成一條形狀復(fù)雜的通道。喉的部分稱為門到嘴唇的呼氣通道叫做聲道，聲道的形狀主要有嘴唇、鄂和舌頭的位置決定，的不斷改變，而發(fā)出不同的語音［３３］。肺的主要生理功能是使血液和空氣之間進(jìn)行這是人體的呼吸功能，它的另外一個重要功能是將壓縮空氣供給發(fā)音器官，人在氣由肺部經(jīng)氣管進(jìn)入喉部，有經(jīng)過聲帶進(jìn)入聲道，最后由嘴輻射出聲波，形成語
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 馬振;張雄偉;楊吉斌;;基于語音個人特征信息分離的語音轉(zhuǎn)換方法研究[J];信號處理;2013年04期

2 陳雪勤;趙鶴鳴;;有效高斯分量通用背景模型下耳語音聲道系統(tǒng)轉(zhuǎn)換研究[J];聲學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

3 陳東帆;韓興乾;高祥;陳維濤;;人體聲帶的空氣動力學(xué)建模[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2012年01期

4 鄒大勇;李玲;;有色噪聲環(huán)境中魯棒語音特征參數(shù)提取研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年05期

5 馬歡;;基于STRAIGHT模型的語音轉(zhuǎn)換的研究[J];電腦與電信;2009年01期

6 康永國;雙志偉;陶建華;張維;;基于混合映射模型的語音轉(zhuǎn)換算法研究[J];聲學(xué)學(xué)報(bào);2006年06期

7 邢藏菊,曲延鋒,徐健,王守覺;一種用于抑制椒鹽噪聲的多窗口中值濾波器[J];電子與信息學(xué)報(bào);2002年12期

8 諶衛(wèi)軍,李建民,林福宗,張鈸;漢語文語轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(TTS)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2000年09期

9 吳謹(jǐn),劉振興;基于小波變換的語音基頻檢測[J];武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2000年02期

本文編號：2619005