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说话人转换方法的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-27页
   ·语音技术的发展第15-16页
   ·问题的描述第16-18页
   ·说话人转换研究的历史第18-21页
   ·说话人转换的研究意义和应用第21-25页
     ·研究意义第21-22页
     ·应用第22-25页
   ·论文研究课题的来源及主要内容第25-27页
第二章 说话人转换的基本原理与方法第27-49页
   ·语音信号的基本特性第27-32页
     ·语音信号的产生模型第27-30页
     ·语音信号的说话人特征第30-32页
     ·说话人识别的研究第32页
   ·说话人转换系统的构成第32-37页
     ·语音参数第34-35页
     ·转换函数第35-36页
     ·语音库第36-37页
   ·说话人转换的评价标准第37-38页
     ·客观评价标准第37-38页
     ·主观评价标准第38页
   ·说话人转换的基本方法第38-47页
     ·声道模型第39-41页
     ·激励源模型第41-42页
     ·时域基音同步叠加(TD-PSOLA)算法第42-45页
     ·频域基音同步叠加(FD-PSOLA)算法第45-47页
   ·本章小结第47-49页
第三章 基于高斯混合模型的谱包络转换方法第49-67页
   ·信号幅度的转换第49-50页
   ·谱包络的分析第50-53页
   ·转换函数的训练第53-58页
     ·语音信号的时间对齐第53-54页
     ·GMM模型的训练第54-57页
     ·转换函数第57-58页
   ·谱包络的转换第58-59页
   ·合成语音第59-60页
   ·实验与结果讨论第60-65页
     ·实验的语音库第60页
     ·性能指标第60-61页
     ·实验结果第61-64页
     ·非正式听觉测试第64-65页
     ·结果讨论第65页
   ·本章小结第65-67页
第四章 基于残差预测的激励信号转换方法第67-77页
   ·引言第67-68页
   ·残差信号的分析第68-69页
   ·残差预测的训练第69-71页
     ·基于GMM的分类器第70页
     ·残差码本第70-71页
   ·残差预测的实现第71-72页
   ·基于残差预测的说话人转换第72-73页
   ·实验与结果讨论第73-76页
     ·残差码本的有效性测试第73页
     ·信噪比测试第73-76页
     ·结果讨论第76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 基于音素的说话人转换方法第77-91页
   ·引言第77页
   ·音素的标注第77-82页
     ·Mel倒谱系数MFCC第78-81页
     ·Viterbi算法第81-82页
   ·基于音素的高斯混合模型第82-83页
   ·基于音素的转换方法第83-85页
     ·基于音素的谱包络转换第83-84页
     ·基于音素的残差预测第84-85页
   ·实验与结果讨论第85-90页
     ·语音库的音素标注第85-88页
     ·实验结果第88-90页
   ·本章小结第90-91页
第六章 跨语种说话人转换的初步研究第91-104页
   ·引言第91-94页
   ·汉语与英语的比较第94-96页
     ·汉语音素第94-96页
     ·汉语和英语音素的比较第96页
   ·音节分类算法第96-99页
     ·自动音节分类第96-98页
     ·音节分类的映射第98-99页
   ·声道长度归一化第99-100页
     ·参数训练第99-100页
     ·说话人转换第100页
   ·实验结果第100-103页
     ·自动音节分类实验第101-102页
     ·分类映射实验第102-103页
   ·本章小结第103-104页
结论第104-106页
参考文献第106-114页
攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文第114-115页
致谢第115页

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