语音个性特征识别及转化系统研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 语音个性特征定义 | 第8页 |
| 1.2 语音个性特征研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.3 语音个性特征的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 语音信号处理技术介绍 | 第12-22页 |
| 2.1 基本的分析方法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 时域分析 | 第12页 |
| 2.1.2 频域分析 | 第12-13页 |
| 2.1.3 倒谱法 | 第13-14页 |
| 2.2 语音信号分析/合成模型 | 第14-20页 |
| 2.2.1 线性预测模型LPC | 第14-16页 |
| 2.2.2 STRAIGHT模型 | 第16-18页 |
| 2.2.3 PSOLA合成技术 | 第18-20页 |
| 2.2.4 几种模型的性能比较 | 第20页 |
| 2.3 小结 | 第20-22页 |
| 第三章 特征参数提取 | 第22-32页 |
| 3.1 特征参数提取方法介绍 | 第22-24页 |
| 3.1.1 基频轨迹的提取 | 第22-23页 |
| 3.1.2 谱包络的提取 | 第23-24页 |
| 3.2 高精度的基频校正方法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 实现方法 | 第24-26页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第26-27页 |
| 3.2.3 结论 | 第27-28页 |
| 3.3 抗周期干扰的谱包络提取 | 第28-31页 |
| 3.3.1 语音谱波动的产生原因 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于四时刻叠加的谱提取 | 第29页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第29-30页 |
| 3.3.4 结论 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 语音个性特征识别 | 第32-46页 |
| 4.1 语音个性特征识别介绍 | 第32-34页 |
| 4.1.1 谱包络特征 | 第32-33页 |
| 4.1.2 韵律特征 | 第33-34页 |
| 4.2 高斯混合模型GMM介绍 | 第34-36页 |
| 4.2.1 模型参数 | 第34-35页 |
| 4.2.2 参数推导 | 第35-36页 |
| 4.2.3 几点说明 | 第36页 |
| 4.3 谱包络特征识别 | 第36-41页 |
| 4.3.1 MFCC美尔频率倒谱 | 第36-37页 |
| 4.3.2 基于GMM模型的识别方法 | 第37-38页 |
| 4.3.3 谱包络微观结构的识别 | 第38-39页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 4.4 韵律特征识别 | 第41-45页 |
| 4.4.1 基频的多模态性 | 第41-42页 |
| 4.4.2 基频的抖动 | 第42-43页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 语音个性特征转化 | 第46-57页 |
| 5.1 语音转化概述 | 第46-47页 |
| 5.1.1 转换系统框架 | 第46页 |
| 5.1.2 转化策略 | 第46-47页 |
| 5.2 谱包络转换 | 第47-54页 |
| 5.2.1 谱包络转换方法介绍 | 第47-50页 |
| 5.2.2 基于GMM独立建模的谱包络转化 | 第50-52页 |
| 5.2.3 过平滑校正 | 第52-53页 |
| 5.2.4 实验及结果分析 | 第53-54页 |
| 5.3 韵律特征转化 | 第54-56页 |
| 5.3.1 基频轨迹转化方法介绍 | 第54-55页 |
| 5.3.2 基于GMM独立建模的基频轨迹转化方法 | 第55页 |
| 5.3.3 实验及结果分析 | 第55-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-65页 |
