改进GMM谱包络转换性能的语音转换算法研究

摘要

高斯混合模型(GMM)在语音转换中得到了广泛应用,但其最大缺点在于进行谱包络转换时存在过平滑问题.研究了过平滑现象主要由转换函数中的均值项造成.因此提出一种替换均值法,在各均值项所对应的高斯混合模型类内,使用后验概率与均值项的后验概率最接近的特征来代替转换函数中的均值项.实验表明,采用该方法的语音转换算法能有效缓解过平滑现象,改善转换语音的听觉感知特性.