基于STRAIGHT算法的个性化语音生成方法

介绍了一种基于STRAIGHT语音修改算法的个性化语音的方法。对输入的语音提取基本信息,并进行频谱分析;利用STRAIGHT算法对相关参数进行修改;通过STRAIGHT合成器生成新的个性化的语音。实验结果表明,该方法可以得到高质量的个性化合成语音,MOS得分为4.18分。     

基于STRAIGHT模型的语音转换系统研究

语音转换是将源说话人的个性特征转换为目标说话人个性特征的过程。主要研究了基于STRAIGHT模型的语音转换系统原理及实现过程。通过STRAIGHT模型提取目标语音和源语音的基本频率以及平滑的声道频谱作为特征参数,并将声道频谱转换为LSF参数,进行时间对齐和GMM训练。从实验结果数据分析可以看出:由STRAIGHT模型提取的参数很好地避免了声道谱过平滑的现象,合成后的目标语音与源语音的相似度较高。     

基频轨迹转换算法及在语音转换系统中的应用研究

提出并实现了一种基于广义人工神经网络和STRAIGHT模型的高效基频轨迹跟踪算法.一方面,STRAIGHT模型可以对语音信号的基频进行较大幅度的修改而不至于引起合成语音质量的下降.另一方面,利用人工神经网络优良的预测能力,学习源说话人和目标说话人的基频轨迹之间的内在联系,实现基音频率的转换.语谱图分析、主观意见分评价结果表明:提出的基频轨迹跟踪算法在合成语音质量及目标特征映射上都远远好于传统的基频转换算法.     

基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别

介绍了STRAIGHT算法的原理,并选择STRAIGTH谱作为语音识别的特征参数．采用对应点映射方法以提高同一发音不同样本参数间的匹配效果,在特征匹配的方法上选择差别子空间法,将二者结合应用于非特定人汉语数字0～9的语音识别,实验结果表明．基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别可以达到97％的识别率．     

语音转换分析及相似度改进

该文对现有语音转换方法存在的问题进行分析,提出了一种结合频谱弯曲与单元挑选的音色转换方法。首先利用频谱弯曲来获得弯曲后的源频谱。然后,利用弯曲后的源频谱作为预测目标从目标说话人频谱中进行单元挑选。最后,用挑选出来的目标说话人频谱对弯曲后的源频谱进行部分替换,以提高频谱细节上的相似度。评测结果表明,改进的方法与单纯的频谱弯曲相比能够获得约20%的相似度提高。该文还提出了进一步的改进方向。     

基于谱包络的抗噪语音特征提取方法

研究了噪声对语音信号的干扰规律,利用语音信号的准周期性,较好的提取了含噪语音信号的频谱包络。通过一些改进算法,对包络峰值特征提取方法进行优化,并使用工程数学软件Matlab对此方法进行了模拟计算。结果表明:该方法可以较好的重建被噪声污染的语音谱包络,从而较好的提取到频谱的包络峰值特征。     

汉语数码语音识别中一种新的抗噪声特征参数

为了提高中小词汇量语音识别系统在噪声环境下的识别性能,以10个汉语数码语音为对象,利用汉语数码语音信号区别于噪声信号的准周期特性,提出了一种汉语数码语音频谱包络峰值特性的提取方法,首先用基频对语音频谱采样得到由谐波值构成的包络以提高信噪比,然后再对所得包络进行峰值提取得到汉语数码语音的峰值特征。实验结果表明,在信噪比大于5dB时,用该方法得到的峰值特征具有一定的抗噪性。     

基于正弦谐波模型的语音变换算法及实现

介绍了语音变换的相关技术,分析了利用正弦谐波模型实现语音变换的算法及流程。利用正弦谐波模型对语音进行建模和分解,提取语音的基音频率,利用高斯建模和变换实现语音韵律特征的变换;提取出正弦谐波幅度的后10阶系数,作为语音的频谱特征参数,利用矢量量化和码书映射的方法实现语音频谱特征的变换。提出了一种逐词对应的训练参数对齐方法,给出了具体实现的算法流程。对录制的2段语音利用该算法进行了仿真实验,利用ABX测试对实验结果进行了评估。测试结果显示,该算法得到的变换语音在听觉上有89．3％的概率更接近目标说话人语音。     

基于减谱法的语音增强和噪声消除的研究

介绍了减谱法进行语音增强的一种方法 .分别对语音和噪声信号进行傅立叶变换 ,求得它们的频谱 ,相减得到的是去噪后语音的频谱 ,再进行傅立叶反变换 ,即可得到增强语言信号 ,从而有效地抑制了噪声     

语音时变频谱分析的FFT 技术

针对语音信号频谱分析实际上是时变频谱分析的特性 ,详细地讨论了用 FFT技术对语音进行频谱分析过程中的方法问题