基于LPC模型的DTW语音转换系统设计

文章重点研究了基于LPC模型的DTW语音转换方法。采用DTW技术进行模型特征参数对齐的优势是:经过数据对齐后,使得人工神经网络算法更好的训练特征参数,得到的映射规则能很好规范要转换的特征参数,使得语音转换质量更高。论文的仿真结果和数据分析表明,基于LPC模型的DTW语音转换系统转换出的语音自然度较高。该研究结论对于语音转换技术的研究与应用,具有参考价值。