基于自组织聚类和改进粒子群算法的语音转换方法
Voice conversion based on self organization clustering and modified particle swarm optimization作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003
出 版 物：《声学学报》 (Acta Acustica)
年 卷 期：2014年第39卷第1期
页 面：130-136页
核心收录：
基 金：国家自然科学基金(60872105) 江苏省"青蓝工程"中青年学术带头人课题 江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)资助
主 题：改进粒子群算法 自组织聚类 转换方法 语音 自组织特征映射网络 模型参数 局部最优点 Score
摘 要：提出一种基于自组织聚类,并且利用改进粒子群算法确定转换模型参数的语音转换方法.该方法首先基于自组织特征映射网络对特征参数进行聚类,再对每个聚类分别建立转换规则,并且利用柯西变异的粒子群算法确定每个转换规则中的模型参数.与传统的单一转换规则相比,聚类后建立的多转换规则以及利用改进粒子群算法确定参数能够提高映射关系的准确度,避免参数陷入局部最优点。以女声转男声为例,主观测试表明该方法得到的转换语音与目标的相似度提高了27.6%,平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)提高了0.6,客观测试也表明该方法谱失真最小,与目标的包络更接近.
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