基于声门波分离的预测型语音转换系统

摘要

语音转换是一种通过改变源说话人语音的个性特征,同时保留说话者语义信息,并将其转换为具有目标说话人个性特征的语音技术.基于LPC分析合成模型的转换系统是一种经典的语音转换系统,但是它并不能准确的分离激励源和声道参数,因此往往给转换过程带来误差,导致最后合成的语音质量下降.本文就此问题提出一种新的思路,即引入一种自适应的声门波分离技术,用来准确的分离激励源和声道参数.同时用"预测"训练法从声道参数中预测激励波形,避免了人工随意修改激励韵律特性所带来的语音质量的恶化.实验结果表明:本文所提出的改进的语音转换系统无论是在谱转换的精确性上,还是在合成语音质量上,都超过了经典的基于LPC分析合成模型的转换系统.