采用straight模型和深度信念网络的语音转换方法

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2、ｉｒ：＇Ｖ，＇■声明本人郑重声明我所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研。尽我所知，本论文不包含其他个人或集体已经究成果，除了文中已经标明引用的内容外发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或其他人在其它单位己申请学化或为其它巧逾使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的所有贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了致谢。＾申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。、、、论文作者签名：日期：各女务、关于学位论文使用授权的说明本人完全了解两安建筑科技大学有关保

3、留、使用学位论文的规定，目Ｐ；学校有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；学校可，、Ｗ公布学位论文的全部或部分容可采内巧影印缩印或者其它复制手段保存学位论。文（保密的论文论文解密应遵此）在后守规定论文作者签名：指导签名：：教师日期毛瓜冲（盘版、本授权中学术）杂志社人国期刊光中国科学技术信息研究所等单位将本学位论＂＂，文收录到有关学位论文数据库之中并通过网络向社会公提供信息服。众务一延化／□两年年Ｐ某种特殊原需论文，同意巧□年Ｊ后，因因要发布学位电子版在网络上全文发

4、（，布。此声明处不勾选的默认为即时公开）签；：论文作者名指导教师签名期：日、务汁私西安建筑科技大学硕士学位论文采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法专业：信号与信息处理硕士生：苏利博指导教师：王民教授摘要语音转换就是在保证语义信息不变的前提下，通过对语音的个性特征进行处理，从而使一个人的语音听起来像另外一个人的语音。目前国内外学者在语音转换领域进行了许多研究，比较经典的方法有：基于隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、频谱弯折(FrequencyWarping,FW)码书映射(CodebookM

5、apping,CM)、人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)，以及采用高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)进行语音转换。其中在国内外学术界最主流的方法是采用GMM模型，并且在实验中取得了不错的语音转换效果。但是采用高斯混合模型对语音进行转换的过程中会出现过平滑现象，而且高斯混合模型本质上就是一种浅层结构模型。浅层模型都有一个共同的缺点，那就是在模型运用不出差错的前提下，特征的好坏直接决定整个系统性能的好坏，而且其特征的维数一般只有几十维，不能充分描述特征之间的相关性和状态空间分布，从

6、而影响转换性能。针对以上这些问题，本文采用STRAIGHT模型和深度信念网络相结合的方法来实现语音转换，目前深度信念网络主要应用在语音识别方面。首先是利用STRAIGHT算法对语音进行分析以及合成，这样就避免了传统方法采用GMM模型实现语音转换时出现的过平滑现象，并且对于高斯混合模型来说，它本质上也是一种浅层的结构模型，不能反映语音的的深层特征；其次是利用了深度信念网络来构建语音转换的模型。相对于浅层结构来说，深度信念网络拥有比“浅层”结构更强大的建模和表征能力，能够实现复杂函数逼近。不同于一般的浅层网络，深度信念网络的特点在于：1)强调模型结

7、构的深度；2)突出特征学习的重要性。因此，本文所用方法可以对语音信号中的特征进行充分描述，尽可能保留语音细节特征，从而提高语音转换效果。西安建筑科技大学硕士学位论文关键词：语音转换；STRAIGHT模型；深度信念网络；高阶空间论文类型：应用研究西安建筑科技大学硕士学位论文VoiceConversionUsingSTRAIGHTModelandDeepBeliefNetworkSpecialty:SignalandInformationProcessingGraduate:SuLi-boInstructor:Prof.WangMinAbstrac

8、tVoiceChangersemanticinformationisinthesamepremise,changevoicepersonalitych