语音转换(VC)是一种在保留语言信息的同时转换指定话语的语言信息的技术。VC可以在很多地方得到应用,如文本到语音(TTS)系统的说话人身份(男女,老少等)修改,口语辅助,语音增强和发音转换。目前VC的方法大部分对于并行数据中涉及的对齐处理不是很理想,因此可能需要仔细的预筛选...
基于PHONETICPOSTERIORGRAMS和非并行数据的多对一语音转换摘要本文提出了一种利用非并行训练数据进行语音转换的新方法。该想法是通过从与说话者无关的自动语音识别(SI-ASR)系统获得的语音后验语音(PPG)来在扬声器之间建立桥接。
这是一个特别具有挑战性的任务,因为转换后的样本应该捕捉到不对称语音的严重程度,同时又是高度自然的,并且拥有正常说话人的说话人身份。为此,我们采用了一个两阶段的框架,它由一个序列到序列模型和一个非并行的帧式模型组成。
研究将语音质量的提高归因于有效的注意机制。注意机制也代表了放松语音转换中并行数据的严格要求的第一步。5.3超越成对说话人的并行数据在第三节和第四节中,我们研究了基于并行训练数据和非并行训练数据的语音转换统计建模。
上个月浏览了若干个专题的数十篇论文,觉得很有收获。今天来综述一下其中「语音转换」这个专题的文章。文中提到许多机器学习模型,我尽可能保持简略,仅叙述其思想,避免深入数学细节。有些参考文献我可能浏览得不…
语音信号处理的总体结构从这个总体结构可以看出:无论是语音识别,还是语音编码与,输入的语音信号首先要进行预处理。预处理对信号进行适当放大和增益控制,并进行反混叠滤波来消除工频信号的干扰。数字化将模拟信号转化为数字信号便于用计算机来处理。
并行多任务学习论文阅读(五):论文阅读总结.做为最后一篇并行多任务学习的论文阅读记录,我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结,然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。.目前已经有许多论文对多任务学习提出了并行化策略,我们...
语音识别技术是智能家居的一种不可缺少的技术。.包含信号处理、模式识别和人工智能等领域。.智能家居是新生的一个智能化的系统,本设计模拟了智能家居的工作过程。.本设计中所利用的技术有语音识别技术和红外遥控技术。.同时以51单片机作为整个...
本科毕业论文设计题目:孤立词语音识别的并行编程实现学院:自动化工程学院专业:通信工程姓名:ParallelProgrammingIsolatedWordsSpeechRecognition语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。.首先介绍了目前国内外语音识别系统的现状、发展及研究方向,并对...
为了弥补GAN在语音领域探索的缺乏,本文提出了一个利用GAN来进行文本向语音转换的模型。该模型在不同评价度量手段中,都取得了可和之前的语音模型相比的效果,并且和前人提出的自回归模型相比,由于其高效的前向传播生成器,本模型还获得了很高的并行性。
语音转换(VC)是一种在保留语言信息的同时转换指定话语的语言信息的技术。VC可以在很多地方得到应用,如文本到语音(TTS)系统的说话人身份(男女,老少等)修改,口语辅助,语音增强和发音转换。目前VC的方法大部分对于并行数据中涉及的对齐处理不是很理想,因此可能需要仔细的预筛选...
基于PHONETICPOSTERIORGRAMS和非并行数据的多对一语音转换摘要本文提出了一种利用非并行训练数据进行语音转换的新方法。该想法是通过从与说话者无关的自动语音识别(SI-ASR)系统获得的语音后验语音(PPG)来在扬声器之间建立桥接。
这是一个特别具有挑战性的任务,因为转换后的样本应该捕捉到不对称语音的严重程度,同时又是高度自然的,并且拥有正常说话人的说话人身份。为此,我们采用了一个两阶段的框架,它由一个序列到序列模型和一个非并行的帧式模型组成。
研究将语音质量的提高归因于有效的注意机制。注意机制也代表了放松语音转换中并行数据的严格要求的第一步。5.3超越成对说话人的并行数据在第三节和第四节中,我们研究了基于并行训练数据和非并行训练数据的语音转换统计建模。
上个月浏览了若干个专题的数十篇论文,觉得很有收获。今天来综述一下其中「语音转换」这个专题的文章。文中提到许多机器学习模型,我尽可能保持简略,仅叙述其思想,避免深入数学细节。有些参考文献我可能浏览得不…
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并行多任务学习论文阅读(五):论文阅读总结.做为最后一篇并行多任务学习的论文阅读记录,我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结,然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。.目前已经有许多论文对多任务学习提出了并行化策略,我们...
语音识别技术是智能家居的一种不可缺少的技术。.包含信号处理、模式识别和人工智能等领域。.智能家居是新生的一个智能化的系统,本设计模拟了智能家居的工作过程。.本设计中所利用的技术有语音识别技术和红外遥控技术。.同时以51单片机作为整个...
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为了弥补GAN在语音领域探索的缺乏,本文提出了一个利用GAN来进行文本向语音转换的模型。该模型在不同评价度量手段中,都取得了可和之前的语音模型相比的效果,并且和前人提出的自回归模型相比,由于其高效的前向传播生成器,本模型还获得了很高的并行性。