基于STRIAGHT算法的語音轉(zhuǎn)換的研究.pdf

1、語音轉(zhuǎn)換就是在保證語義不變的前提下，將表征源說話人的個性化特征經(jīng)過某種映射，使合成后的轉(zhuǎn)換語音聽起來像是目標說話人發(fā)出的一樣。語音轉(zhuǎn)換涉及語音數(shù)字處理領域的各個方面，并對這些領域有著促進作用，同時該項技術在數(shù)字化娛樂、保密通信、醫(yī)療等方面具有廣闊的應用前景。因此，語音轉(zhuǎn)換課題的研究具有重大的理論和實用價值意義。
　　本論文根據(jù)人的發(fā)聲機理入手，將個性化特征有聲道特征和激勵特征兩部分進行研究，采用基于STRIAGHT算法的語音分析/

2、合成平臺實現(xiàn)對源—目標說話人的語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)研究，并通過MATLAB進行仿真和對試驗結果進行多角度分析和討論。本論文完成的主要內(nèi)容包括:
　　(1)研究了說話人的發(fā)聲模型，對不同說話人的聲道模型參數(shù)和激勵源模型參數(shù)進行分析對比，選取線譜對系數(shù)和基頻軌跡參數(shù)用于轉(zhuǎn)換的語音特性特征。
　　(2)引入基于STRIAGHT算法的分析合成模型，針對該模型從聲音特征參數(shù)的分析到合成中涉及的關鍵技術及步驟，做了詳細的說明，并進行仿真以進行驗

3、證。
　　(3)分別對STRIAGHT譜和基音軌跡進行映射規(guī)則的求取，對STRIAGHT譜的轉(zhuǎn)換采用改進的子空間映射法，通過加權K均值法—GMM對源說話者的進行分類器建模，使得轉(zhuǎn)換矩陣的精確度提高;對基音軌跡的轉(zhuǎn)換，采用均值—方差轉(zhuǎn)換法，獲取源—目標基音軌跡映射關系。
　　(4)通過MATLAB仿真實現(xiàn)源—目標說話人語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，分別就GMM的混合度、算法比較和性別差異三個方面對本文提出的算法進行評價并討論分析，最后給出一個