基于GMM和概率修正码本的源-目标说话人声门波转换

摘要：

提出了一种用于源-目标说话人声门波导数参数转换的、基于勒让德正交分解的声门波导数波形参数提取方法.该方法将声门波导数波形在6维正交勒让德坐标系中的投影构成了描述其形状的特征矢量,并采用基于GMM的概率分类加权转换算法,使每个特征矢量的转换规则可由多个类所对应的规则的线性加权组合得到,可以使转换性能得到较大的提高.在此基础上,又给出了一种基于GMM的声门波导数波形的码本修正算法,以弥补声门波导数波形参数化而损失的含有说话人个性特征的高频送气分量和波纹分量.实验结果表明,本文方法转换性能明显好于基于矢量量化(VQ)的码本映射算法.

关键词：声音转换、声门波导数、勒让德正交分解、高斯混合模型(GMM)、概率加权修正码本

所属期刊栏目：22

分类号：TN912.3

在线出版日期：2007-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-24