一种用于统计语音合成的大尺度压缩Hmm的方法
本文提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法，通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤，减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离，使通过量化模型合成的语音更加接近未量化模型。主观和客观测试结果显示：使用该方法进行声道谱模型的压缩，在压缩至原模型大小的0.06左右时，仍有约90％的评价得分认为合成语音的质量没有明显下降。
语音合成 声道频谱 量化模型 数理语言学
那兴宇 谢湘 匡镜明 何娅玲
北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081 北京益世通利公司,北京 100085
国内会议
西安
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2011-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）