【摘 要】
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使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301295)资助项目,安徽省自然科学基金(1708085MF151)资助项目,安徽高校自然科学基金(KJ2018A0018)资助项目,安徽大学科研训练计划(J10118520444)资助项目
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使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆(Bi‑long short‑term memory,BLSTM)深度网络来逐帧预测正常音基频。首先,使用STRAIGHT模型和相关代码,分别对耳语音和正常音语料进行预处理,提取耳语音的梅尔倒谱系数(Mel‑scale frequency cepstral coefficient,MFCC)、韵律及谱包
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