基于个性声学特征的语音转换算法研究

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1 绪论

1.1 语音转换的基本概念

1.2 语音转换的研究意义

1.3 课题研究现状

1.3.1 国外现状分析

1.3.2 国内现状分析

1.4 研究内容

1.5 论文内容安排

2 语音转换理论基础

2.1 语音产生原理

2.2 语音信号的数字模型

2.3 语音信号动态时间规整

2.4 语音转换系统原理简介

2.5 本章小结

3 语音信号分析处理

3.1 语音信号预处理

3.2 语音信号时域分析方法

3.2.1 短时能量和短时平均幅度分析

3.2.2 短时过零率分析

3.2.3 短时相关分析

3.3 语音信号频域分析

3.4 语音信号语谱分析

3.5 语音信号个性特征

3.5.1 语音个性特征概论

3.5.2 语音个性特征参数

3.6 STRAIGHT语音分析合成模型

3.7 本章小结

4 融合GMM与GRNN的语音转换模型

4.1 引言

4.2 GMM模型概述

4.3 广义回归神经网络

4.4 融合GMM与GRNN转换模型的算法步骤

4.5 实验与仿真

4.5.1 实验设计

4.5.2 性能评价

4.6 本章小结

5 基于QPSO优化GRNN的语音转换方法

5.1 引言

5.2 量子粒子群优化广义回归神经网络

5.2.1 PSO算法基本原理

5.2.2 QPSO优化算法

5.2.3 QPSO优化GRNN算法步骤

5.3 基于QPSO-GRNN的语音转换方案

5.4 实验与仿真

5.4.1 实验设计

5.4.2 性能评价

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

致谢

攻读硕士期间发表的学术论文及成果