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諧波加噪聲激勵模型的語音合成算法

大?。?/span>1.60 MB 人氣: 2018-03-20 需要積分:1

  傳統(tǒng)基于隱馬爾科夫模型( HMM)的語音合成算法使用高斯白噪聲和脈沖串來表示清濁音的激勵信號,合成的語音較為嘈雜。為提高合成音質(zhì),基于諧波加噪聲激勵模型,提出一種語音合成算法。將語音信號逆濾波得到聲門波信號,對聲門波信號進(jìn)行諧波分析提取諧波成分,并計(jì)算諧波成分的線譜對參數(shù)作為諧波特征進(jìn)行HMM訓(xùn)練。在語音合成時(shí)根據(jù)新生成的特征參數(shù)重構(gòu)出低頻段諧波部分與高頻段噪聲部分,并將兩者混合作為語音的激勵信號進(jìn)行語音合成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于脈沖激勵的語音合成算法相比,該算法生成的語音頻譜更接近自然語音,并且能夠有效地減輕合成語音的機(jī)器聲,提高合成語音的自然度。

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