[发明专利]基于半监督特征学习的语音转换方法在审
| 申请号： | 202111277502.5 | 申请日： | 2021-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN114023343A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 李学龙;张强;陈穆林 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G10L21/007 | 分类号： | G10L21/007;G10L15/06 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于半监督特征学习的语音转换方法。首先，利用开源语音包librosa对训练集中的语音数据进行预处理，得到扩展的声学特征段集合，并采用广义端到端损失编码器预先提取得到表示说话人身份信息的声学特征；然后，构建语音转换网络，包括变分自编码器、解码器和后置网络，并利用构建的数据集合对网络进行训练，其中，网络损失设置采用监督信息下的均方误差约束；最后，利用训练好的网络对待转换的源语音数据和目标语音数据进行处理，得到转换后的语音数据。本发明以变分自编码器结构为基础，引入半监督特征学习，能够准确提取到说话人身份信息，解决了在非并行语料数据下多说话人之间的语音转换问题，具有很好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 特征 学习 语音 转换 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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