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提出一種將STRAIGHT模型和深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN相結(jié)合實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換的方式。首先，通過STRAIGHT模型提取出源說話人和目標說話人的語音頻譜參數(shù)，用提取的頻譜參數(shù)分別訓(xùn)練兩個DBN得到語音高階空間的個性特征信息；然后，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN將兩個具有高階特征的空間連接并進行特征轉(zhuǎn)換；最后，用基于目標說話人數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的DBN來對轉(zhuǎn)換后的特征信息進行逆處理得到語音頻譜參數(shù)，并用STRAIGHT模型合成具有目標說話人個性化特征的語音。實驗結(jié)果表明，采用此種方式獲得的語音轉(zhuǎn)換效果要比傳統(tǒng)的采用GMM實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換更好，轉(zhuǎn)換后的語音音質(zhì)和相似度與目標語音更接近。
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