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(此部分转载自https://blog.csdn.net/u011389706/article/details/78965233)
GMM模型定义
详细内容有专门博客。
1.基本原理
具体推导可参考:GMM语音转换学习
具体实现参考sproket工具。算法具体流程如下:
GMM模型主要用来转换mcep参数,F0参数用一个单高斯模型转换,ap参数不变。
Global variance(GV)特征是后来针对GMM存在过平滑问题的改进。需求mcep参数方差的均值和方差。对转换后的mcep方差的分布做修正,使其更接近目标语音mcep方差的分布。
2.方法框架图
3.特征参数提取,利用world声码器
1.数据准备
2.参数设置
设置合适的F0搜索范围,能够有效减少后续转换时F0提取错误,如半F0、双F0的情况。
设置合适的归一化功率门限值,可有效去除静音帧,从而提升时间对齐准确率。(npow)
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