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- [1] A u tom aticphonetic segm en tation. T o ledano D T,Lu is A,Góm ez H. IEEE T ransactions onSpeech and A ud io P rocess ing . 2003
基于HMM模型的语音单元边界的自动切分
被引：4
作者：
王丽娟
曹志刚
机构：
[1] 清华大学电子工程系
来源：
关键词：
语音单元边界;
自动切分;
隐尔马可夫模型;
文语转换系统;
D O I：
10.16337/j.1004-9037.2005.04.005
中图分类号：
TN912.34 [语音识别与设备];
学科分类号：
摘要：
基于隐尔马可夫模型(HMM)的强制对齐方法被用于文语转换系统(TTS)语音单元边界切分。为提高切分准确性,本文对HMM模型的特征选择,模型参数和模型聚类进行优化。实验表明:12维静态M e l频率倒谱系数(M FCC)是最优的语音特征;HMM模型中的状态模型采用单高斯;对于特定说话人的HMM模型,使用分类与衰退树(CART)聚类生成的绑定状态模型个数在3 000左右最优。在英文语音库中音素边界切分的实验中,切分准确率从模型优化前的77.3%提高到85.4%。
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