智能家居环境中个性化语音生成关键技术研究

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智能家居环境中个性化语音生成关键技术研究

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智能家居环境中个性化语音生成关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-14页
第1章绪论	第14-23页
· 研究的背景与意义	第14-18页
· 智能家居的概念和特点	第14-16页
· 智能家居中的个性化语音	第16-17页
· 个性化语音生成的意义	第17-18页
· 国内外研究现状	第18-19页
· 本文的研究内容	第19-20页
· 本文的创新点	第20-21页
· 本文组织结构	第21-23页
第2章个性化语音生成技术	第23-31页
· 传统的语音生成方法	第23-25页
· 波形拼接合成方法	第23-24页
· 基于隐马尔可夫模型的合成方法	第24-25页
· 个性化语音的特征	第25-26页
· 个性化语音生成技术的分析	第26-27页
· 智能家居环境中语音训练数据的处理方法	第27-30页
· 小结	第30-31页
第3章个性化语音合成中混合激励模型的改进	第31-46页
· 引言	第31-32页
· 混合激励模型在隐马尔可夫模型的应用	第32-37页
· 混合激励模型的改进	第37-42页
· 混合激励模型	第37-38页
· 混合激励参数的估计	第38-42页
· 混合激励模型的训练	第42页
· 实验论证与结果分析	第42-45页
· 实验设置	第42-43页
· 实验结果与分析	第43-45页
· 小结	第45-46页
第4章基于频率弯折的说话人自适应方法	第46-67页
· 引言	第46-48页
· 传统的基于隐马尔可夫模型的说话人自适应方法	第48-53页
· 针对说话人自适应的频率弯折方法	第53-58页
· 通过频谱频率弯折进行声道长度归一化	第53-55页
· 基于时变双线性函数的频率弯折新算法	第55-58页
· 频率弯折后说话人自适应参数估计	第58页
· 实验论证与结果分析	第58-66页
· 实验设置	第58-59页
· 弯折函数评估	第59-61页
· 基于最大似然线性回归方法进行进一步自适应的评估	第61-65页
· 实验结果讨论	第65-66页
· 小结	第66-67页
第5章基于神经网络的跨方言说话人转换	第67-89页
· 引言	第67-69页
· 经典的说话人转换技术介绍及分析	第69-73页
· 经典说话人转换技术的介绍	第69-72页
· 经典说话人转换技术的分析	第72-73页
· 基于神经网络的跨方言说话人转换	第73-82页
· 跨方言说话人转换方法	第74-77页
· 预训练在说话人转换训练过程中的应用	第77-79页
· 基于语音序列感知的神经网络建模	第79-82页
· 实验论证与结果分析	第82-87页
· 实验设置	第82-83页
· 客观评测与结果	第83-86页
· 主观评测与结果	第86-87页
· 小结	第87-89页
第6章总结与展望	第89-92页
· 总结	第89-90页
· 展望	第90-92页
参考文献	第92-100页
附录攻读博士学位期间的研究成果目录	第100-102页
致谢	第102页

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