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用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法
1
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。
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关键词
隐Markov模型(HMM)语音合成
HMM量化
矢量量化
原文传递
题名
用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法
1
作者
那兴宇
谢湘
匡镜明
何娅玲
机构
北京
理工大学信息与电子学院
北京益世通利公司
出处
《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
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61001188)
教育部博士点基金(20101101110020)
文摘
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。
关键词
隐Markov模型(HMM)语音合成
HMM量化
矢量量化
Keywords
hidden Markov model(HMM) based speech synthesis
quantized HMM
vector quantization
分类号
TN912.33 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法
那兴宇
谢湘
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
0
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