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用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法
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作者 那兴宇 谢湘 +1 位作者 匡镜明 何娅玲 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1196-1200,共5页
统计语音合成使用隐Markov模型(HMM)作为声学特征的统计模型。提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法,通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤,减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离,使通过量化模型合... 统计语音合成使用隐Markov模型(HMM)作为声学特征的统计模型。提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法,通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤,减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离,使通过量化模型合成的语音更加接近未量化模型。主观和客观测试结果显示:使用该方法进行声道谱模型的压缩,在压缩至原模型大小的0.06左右时,仍有约90%的评价得分认为合成语音的质量没有明显下降。 展开更多
关键词 隐Markov模型(HMM)语音合成 HMM量化 矢量量化
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