采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法

针对含噪语音难以实现有效的语音转换,本文提出了一种采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法。在联合字典的构成中,语音字典采用后向剔除算法(Backward Elimination algorithm,BE)进行优化,同时引入噪声字典,使得含噪语音与联合字典相匹配。实验结果表明,在保证转换效果的前提下,后向剔除算法能够减少字典帧数,降低计算量。在低信噪比和多种噪声环境下,本文算法与传统NMF算法和基于谱减法消噪的NMF转换算法相比具有更好的转换效果,噪声字典的引入提升了语音转换系统的噪声鲁棒性。      

面向少量语料的语音转换算法

针对目标说话人可能存在语料不足的情况,本文提出了一种有限语料下的统一张量字典语音转换算法。从语料库中选取N个说话人作为语音张量字典的基础说话人,通过多序列动态时间规整算法使这N个说话人的平行语音段对齐,从而建立由N个二维基础字典构成的张量字典。在语音转换阶段,源、目标说话人语音都可以通过张量字典中各基础字典的线性组合,构造出各自的语音字典,实现了语音转换。实验结果表明,当基础说话人个数达到14时,只需要极少的目标说话人语料,便可获得与传统的基于非负矩阵分解转换算法相当的转换效果,这极大地方便了语音转换系统的应用。      

采用压缩感知的改进的语音转换算法

提出了一种基于压缩感知的考虑语音帧间信息的语音转换算法。根据连续多帧语音的线谱对参数所构成的矢量在离散余弦变换域具有稀疏性,利用压缩感知技术对该矢量压缩成短矢量,并将该压缩后的短矢量作为特征参数训练语音转换函数。实验测试结果表明,选择合适的语音帧数时,该算法的性能要比传统的采用加权频率卷绕的转换算法提高3.21%。这说明,充分有效地利用语音帧间的相关信息会使转换语音保持更稳定的帧间声学特性,有利于提高语音转换系统的性能,