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基于神经网络的统计参数语音合成方法研究_胡亚军.caj
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上传时间: 2019-09-27
详细说明： 本文围绕基于神经网络的统计参数语音合成方法，从基于深度学习的频谱 表征和声学模型构建两个方面开展研究工作。在频谱表征方面，将深度学习模 型引入频谱特征提取过程，分别提出了基于深度信念网络（ＤｅｅｐＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ， ＤＢＮ）、卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）以及二值隐层深度自 编码器（ＤｅｅｐＡｕｔｏ－ＥｎｃｏｄｅｒｗｉｔｈＢｉｎａｒｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｄｄｅｎｕｎｉｔｓ，ＢＤＡＥ）的频谱表 征方法；在声学建模方面，对传统训练准则进行改进，提出了基于生成对抗网络 （ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＧＡＮ）的声学建模方法。
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