基于ISODATA聚类算法的语音转换研究

摘要：

提出了一种基于迭代自组织聚类算法(ISODATA)的双线性频率弯折语音转换模型.根据语音特征参数分类不充分产生残差成分的问题,在基于高斯混合模型的聚类过程中引入了迭代自组织聚类算法.该算法将聚类得到的类内均值作为训练模型初始均值,改善了EM算法初始值选取不当导致算法不能收敛的问题,从而对特征参数的拟合更加准确,结合后续的双线性频率弯折(BLFW)模型实现语音转换.实验测试结果表明:提出的算法具有较好的自适应聚类特性,能够使特征参数分类更合理,进而得到更准确的转换函数,使得转换的语音更接近目标语音.选择合适的初始值参数,对提出的算法与高斯混合模型及双线性频率弯折模型进行比较,平均MCD值相差很小,平均MOS值有所提高.这说明合理精确的聚类有利于提高语音转换系统的性能.

关键词：迭代自组织聚类算法、双线性频率弯折语音转换模型、残差成分、聚类特性

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61401227;江苏省博士后基金1402067B

在线出版日期：2017-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-109