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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. 相似文献
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报道了苯噻酰草胺标准物质的提纯,纯化产品的定值以及定性鉴定.用该方法纯化的苯噻酰草胺标样与国外进口标样纯度相近,能够作为商检以及残留分析用的标准物质. 相似文献
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基于G auss ian混合模型的音色变换算法在预测目标说话人频谱时会出现过平滑问题,导致声音转换结果的音质下降。该文分析了造成过平滑问题的原因,并提出一种考虑帧间动态特征的音色变换改进算法,在估计参数的目标函数中加入了连续性和方差的影响,从而改善了映射结果的帧间连续性,并使方差最大化,克服了过平滑现象。实验表明该算法在保证变换结果的目标倾向性的同时,能够使变换语音的音质主观意见得分由3.11提高到3.89,证明动态特征对提高音色变换的音质有重要意义。 相似文献
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