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一种融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法
被引量:
3
1
作者
贾宁
郑纯军
《现代电子技术》
2022年第15期80-87,共8页
现有的循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)提供了一个双向情感语料转化的突破,但是真实目标和转换后的语音之间仍然存在很大的差距。为了缩小这一差距,提出融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法,包含三个阶段:多通道CycleGAN、基...
现有的循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)提供了一个双向情感语料转化的突破,但是真实目标和转换后的语音之间仍然存在很大的差距。为了缩小这一差距,提出融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法,包含三个阶段:多通道CycleGAN、基于Mixup的损失估计和基于Mixup的有效情感区域加重。其中,设计门控单元GTLU和音频显著性区域的图像表达方法,结合基于改进GTLU的全局CycleGAN和基于显著性区域的局部CycleGAN构成了第一个阶段中的多通道CycleGAN,基于Mixup方法设计了损失的计算方法和情感区域的不同加重程度计算。结合多项流行的语音合成方法,在IEMOCAP情感语料库上实施了多组生成情感语料的对比实验,利用双向三层长短期记忆网络(LSTM)模型作为验证模型,实验结果证明,所提出的情感语音合成方法获得的语音,其平均意见得分(MOS)和语音情感识别精度(UA)均有不同程度的提升,分别获得3.4%和2.7%的改善,在主观评价和客观实验上均优于现有的GANs模型,从而确保该模型生成语音具备高可靠性和良好的自然度。
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关键词
情感语音合成
多通道CycleGAN
Mixup
gtlu
图像重构
损失估计
有效情感区域加重
下载PDF
职称材料
题名
一种融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法
被引量:
3
1
作者
贾宁
郑纯军
机构
大连东软信息学院
出处
《现代电子技术》
2022年第15期80-87,共8页
基金
辽宁省教育厅校际合作项目(86896244)
大连市科技计划项目(2019RQ120)。
文摘
现有的循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)提供了一个双向情感语料转化的突破,但是真实目标和转换后的语音之间仍然存在很大的差距。为了缩小这一差距,提出融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法,包含三个阶段:多通道CycleGAN、基于Mixup的损失估计和基于Mixup的有效情感区域加重。其中,设计门控单元GTLU和音频显著性区域的图像表达方法,结合基于改进GTLU的全局CycleGAN和基于显著性区域的局部CycleGAN构成了第一个阶段中的多通道CycleGAN,基于Mixup方法设计了损失的计算方法和情感区域的不同加重程度计算。结合多项流行的语音合成方法,在IEMOCAP情感语料库上实施了多组生成情感语料的对比实验,利用双向三层长短期记忆网络(LSTM)模型作为验证模型,实验结果证明,所提出的情感语音合成方法获得的语音,其平均意见得分(MOS)和语音情感识别精度(UA)均有不同程度的提升,分别获得3.4%和2.7%的改善,在主观评价和客观实验上均优于现有的GANs模型,从而确保该模型生成语音具备高可靠性和良好的自然度。
关键词
情感语音合成
多通道CycleGAN
Mixup
gtlu
图像重构
损失估计
有效情感区域加重
Keywords
emotion speech synthesis
multichannel CycleGAN
Mixup
gtlu
image reconstruction
loss estimation
effective emotion region aggravation
分类号
TN912.3-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合多通道CycleGAN和Mixup的情感语音合成方法
贾宁
郑纯军
《现代电子技术》
2022
3
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职称材料
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