几种回归算法在声音转换中的应用比较
声音转换是将源说话人的声音转化成具有目标说话人特征信息的声音的方法.本文比较了三种不同的回归方法:多项式回归,线性多变量回归以及支持向量回归在声音转换中的应用.实验分别对5个普通话元音进行转换.然后主观和客观评估了每种方法的语音转换质量.结果表明支持向量回归具有更强的学习能力,使转换语音具有更好的目标倾向性.与多项式回归和线性多变量回归相比,支持向量回归既提高了泛化能力又避免了频谱不连续性,从而使转换语音与目标语音的频谱距离失真分别减少了33.29﹪和35.24﹪.
多项式回归 线性多变量回归 支持向量回归 声音转换 语音转换
符敏 刘金凤 程德福
吉林大学-美国德州仪器DSP联合实验室,长春,130026
国内会议
湖南张家界
中文
53-56
2005-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）