基于自组织聚类和改进粒子群算法的语音转换方法
[Abstract]:A speech conversion method based on self-organizing clustering and using improved particle swarm optimization (PSO) to determine the parameters of transformation model is proposed. In this method, the feature parameters are clustered based on the self-organizing feature mapping network, then the transformation rules are established for each cluster, and the model parameters of each transformation rule are determined by the particle swarm optimization algorithm of Cauchy mutation. Compared with the traditional single transformation rule, the multi-transformation rule established after clustering and using improved particle swarm optimization algorithm to determine the parameters can improve the accuracy of the mapping relationship and avoid the parameter falling into the local optimal point. Taking the female voice to male voice as an example, the subjective test shows that the similarity between the converted speech and the target is increased by 27.6%, and the average subjective opinion score (Mean Opinion Score,MOS) is increased by 0.6. The objective test also shows that the spectral distortion of this method is the least. Closer to the envelope of the target.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(60872105) 江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人课题 江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)资助
【分类号】：TN912.3
【参考文献】
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5 王q，
本文编号：2448776
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