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汉语儿童情感语声合成
1
作者
胡航烨
王蔚
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期76-83,共8页
情感语声合成技术对于人机交互具有重要的意义。面对儿童情感语声合成所需汉语语声数据资源缺乏以及模型训练时长较长等问题,该文提出利用迁移学习实现汉语儿童情感语声合成的方法。首先基于汉语语声数据库训练深度学习模型实现中文语...
情感语声合成技术对于人机交互具有重要的意义。面对儿童情感语声合成所需汉语语声数据资源缺乏以及模型训练时长较长等问题,该文提出利用迁移学习实现汉语儿童情感语声合成的方法。首先基于汉语语声数据库训练深度学习模型实现中文语声端到端合成模型,再使用高质量大样本的中文情感语料库完成情感语声合成模型,最后利用自行采样的小样本汉语儿童情感语料对模型进行迁移学习实现低资源的语声合成。客观实验结果中梅尔倒谱失真指标为4.91,主观听辨实验指标分别为3.61和4.17。通过实验对比表明,该文的方法在情感语声合成技术的应用上具有良好的性能表现,并且优于现有先进的低资源情感语声合成方法。
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关键词
儿童
情感语声合成
迁移学习
低资源
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职称材料
题名
汉语儿童情感语声合成
1
作者
胡航烨
王蔚
机构
南京师范大学教育科学学院机器学习与认知实验室
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期76-83,共8页
基金
国家社会科学基金项目(BCA150054)。
文摘
情感语声合成技术对于人机交互具有重要的意义。面对儿童情感语声合成所需汉语语声数据资源缺乏以及模型训练时长较长等问题,该文提出利用迁移学习实现汉语儿童情感语声合成的方法。首先基于汉语语声数据库训练深度学习模型实现中文语声端到端合成模型,再使用高质量大样本的中文情感语料库完成情感语声合成模型,最后利用自行采样的小样本汉语儿童情感语料对模型进行迁移学习实现低资源的语声合成。客观实验结果中梅尔倒谱失真指标为4.91,主观听辨实验指标分别为3.61和4.17。通过实验对比表明,该文的方法在情感语声合成技术的应用上具有良好的性能表现,并且优于现有先进的低资源情感语声合成方法。
关键词
儿童
情感语声合成
迁移学习
低资源
Keywords
Children
Emotion speech synthesis
Transfer learning
Low resource
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
汉语儿童情感语声合成
胡航烨
王蔚
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
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