一种面向声音变换的参数化模型

在源滤波器模型的基础上,利用统计学习方法,建立了一种面向声音变换的混合参数化模型。该模型包括浊音声学模型、清音声学模型和韵律补偿模型三部分。基于线性预测分析和mel倒谱分析的浊音声学模型,刻画了说话人声腔的共振特性。基于线性预测分析和噪声源分析的清音声学模型,反映了说话人发清音的特点。基于统计学习方法的韵律补偿模型描述了音高、能量与时长等分布特性。在该混合参数化模型的基础上,提出了一个声音变换算法,并将其应用到汉语音节的变换问题上。实验结果表明,对清浊音和韵律特性分别建模的变换算法能够提高重建语音的清晰度和可懂度,缩小重建语音与目标语音之间的感知距离,使重建语音具有目标说话人的韵律特征．     

固体杂多酸在生物质水解转化中的应用

随着化石资源的日益枯竭,寻求可替代清洁能源已成为全球重大课题。生物质是一种可再生的清洁能源,目前人们尝试通过利用生物质转化缓解日益增长的能源需求。杂多酸是应用在清洁工艺中的重要催化剂,结构和酸度的设计调变性及较高的热稳定性,使其广泛用于生物质的水解转化反应平台。目前固体杂多酸在水溶剂、有机溶剂及两相体系中降解生物质有着各自不同的优缺点。本文综述了杂多酸在不同反应体系中水解转化生物质制备精细化学品的研究进展,并对其在生物质水解转化利用中的应用前景进行了展望。