基于深度神经网络的汉语语音合成的研究

发布时间：2018-03-29 23:25

  本文选题：HTS　切入点：DNN　出处：《计算机科学》2015年S1期

【摘要】：为了提高基于HMM的语音合成的音质,探讨了不同的结构和参数对深度神经网络(DNN)训练的影响,并证明了DNN判别S/U/V的有效性;完成了DNN对HMM合成系统的合成语音谱参向原始语音进行转换。进一步地,探讨了对暂时分解(TD)算法得到的参数进行转换的方案,对TD分解得到的事件向量进行DNN训练,建立转换模型,并同未转换的事件函数进行再合成。实验证明,用DNN转换合成后的频谱更接近原始频谱;主观评测表明,该方法能有效地改善合成语音的音质。
[Abstract]:In order to improve the sound quality of speech synthesis based on HMM, the effects of different structures and parameters on the training of DNNs are discussed, and the validity of DNN in judging S/U/V is proved. The conversion of synthetic speech parameters from HMM synthesis system to original speech is completed by DNN. Furthermore, the conversion scheme of the parameters obtained by the temporary decomposition algorithm is discussed, and the event vectors obtained by TD decomposition are trained by DNN. The conversion model is established and recomposed with the unconverted event function. The experimental results show that the synthesized spectrum by DNN conversion is closer to the original spectrum, and the subjective evaluation shows that the proposed method can effectively improve the sound quality of the synthesized speech.
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;
【基金】：中央财经大学重点学科建设项目 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0988)资助
【分类号】：TN912.33

【参考文献】

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【共引文献】

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