采用动态核特征及贝叶斯最大后验估计的语音转换方法/Voice conversion using bayesian analysis and dynamic kernel features

	采用动态核特征及贝叶斯最大后验估计的语音转换方法/Voice conversion using bayesian analysis and dynamic kernel features
	李娜; 曾向阳; 乔宇; 李志锋
刊名	声学学报Acta Acustica
	2015
英文摘要	针对小样本情况下,使用混合概率线性回归(Mixture of Probabilistic Linear Regressions,MPLR)模型进行语音转换容易出现过拟合的问题,提出利用动态核特征替代源说话人语音谱特征后,对转换函数参数进行贝叶斯最大后验估计(Maximum a Posterior,MAP)求解的方法。首先采用核函数将源说话人的语音谱特征转化为动态核特征,再引入转换函数参数的先验知识,最后根据对误差的不同假设,提出两种求解转换函数参数的方法。客观评测实验结果表明,所提出方法的平均谱失真值相对于MPLR模型转换方法平均降低了4.25%。主观评测实验结果表明,所提出的方法在转换语音的相似度和自然度方面的得分均高于MPLR方法。实验结果证明,所提出方法有效地改善了语音转换中的过拟合问题。更多还原
收录类别	EI
原文出处	http://www.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?QueryID=6&CurRec=1&dbcode=CJFQ&dbname=CJFDPREP&filename=XIBA201503013&urlid=&yx=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1Fhc2FNakdrVGlRVU53cTRaSjAxbFNWUEl0ajFzM1BQYTQ5eGdXbDMwWGZBaVpQbGlyQlZnPT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MjU2NjdmWWVkdkZ5N2tWTDNLUFNUSmI3RzRIOVRNckk5RVo0UjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSTCs=
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.siat.ac.cn:8080/handle/172644/6567]
专题	深圳先进技术研究院_集成所
作者单位	声学学报Acta Acustica
推荐引用方式 GB/T 7714	李娜,曾向阳,乔宇,等. 采用动态核特征及贝叶斯最大后验估计的语音转换方法/Voice conversion using bayesian analysis and dynamic kernel features[J]. 声学学报Acta Acustica,2015.
APA	李娜,曾向阳,乔宇,&李志锋.(2015).采用动态核特征及贝叶斯最大后验估计的语音转换方法/Voice conversion using bayesian analysis and dynamic kernel features.声学学报Acta Acustica.
MLA	李娜,et al."采用动态核特征及贝叶斯最大后验估计的语音转换方法/Voice conversion using bayesian analysis and dynamic kernel features".声学学报Acta Acustica (2015).