| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 语音转换概述 | 第9页 |
| 1.2 语音转换的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第10-12页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第12-15页 |
| 2 语音转换技术基础 | 第15-27页 |
| 2.1 语音发音系统模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 语音的产生机理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 语音发生系统的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2 语音转换基础技术 | 第17-25页 |
| 2.2.1 语音预处理 | 第17-19页 |
| 2.2.2 语音分析/合成模型 | 第19-22页 |
| 2.2.3 语音个性特征参数 | 第22-24页 |
| 2.2.4 语音信号的时间对齐 | 第24-25页 |
| 2.3 语音转换系统框架 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 经典语音转换算法 | 第27-35页 |
| 3.1 频谱包络的转换方法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 矢量码本映射法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 说话人插值法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 线性多变量回归法 | 第29页 |
| 3.1.4 人工神经网络转换方法 | 第29-30页 |
| 3.1.5 隐马尔可夫模型 | 第30-31页 |
| 3.1.6 高斯混合模型法 | 第31-32页 |
| 3.2 韵律特征的转换方法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 基音频率的转换 | 第32-33页 |
| 3.2.2 时长的转换 | 第33页 |
| 3.2.3 能量的转换 | 第33-34页 |
| 3.3 语音合成与后处理 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于GMM的语音转换方法及其改进 | 第35-45页 |
| 4.1 高斯混合模型 | 第35-37页 |
| 4.1.1 高斯混合模型的基本概念 | 第35页 |
| 4.1.2 高斯混合模型（GMM）的参数估计 | 第35-36页 |
| 4.1.3 高斯混合模型（GMM）转换算法 | 第36-37页 |
| 4.2 高斯混合模型过平滑问题的分析 | 第37-39页 |
| 4.3 改进的高斯混合模型算法 | 第39-42页 |
| 4.3.1 KLD散度 | 第39页 |
| 4.3.2 基于KLD的语音帧对齐 | 第39-41页 |
| 4.3.3 基于GMM和码本映射相结合的语音转换方法 | 第41-42页 |
| 4.4 联合谱包络的基频变换 | 第42-44页 |
| 4.4.1 径向基函数网络 | 第43-44页 |
| 4.4.2 基于RBF的联合变换法 | 第44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实验结果及其性能分析 | 第45-53页 |
| 5.1 实验的框架和任务 | 第45页 |
| 5.2 客观测试结果 | 第45-48页 |
| 5.3 主观测试结果 | 第48-53页 |
| 5.3.1 ABX测试 | 第49-50页 |
| 5.3.2 MOS测试 | 第50-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |