【摘 要】
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蒙古语语音转换是蒙古文信息处理的一个重要分支,语音转换技术是指在不改变语音内容的前提下,将一个说话人（源说话人）的语音转换成另一个说话人（目标说话人）语音的一种技术,近些年来随着深度学习算法的提出,人工智能技术得到了快速的发展,而语音转换技术也因采用了深度学习模型而使得转换后语音质量获得较大的提升。目前,关于英语和汉语等主流语言的语音转换研究已经获得了非常多的成果,但是关于蒙古语的语音转换技术仍处
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蒙古语语音转换是蒙古文信息处理的一个重要分支,语音转换技术是指在不改变语音内容的前提下,将一个说话人（源说话人）的语音转换成另一个说话人（目标说话人）语音的一种技术,近些年来随着深度学习算法的提出,人工智能技术得到了快速的发展,而语音转换技术也因采用了深度学习模型而使得转换后语音质量获得较大的提升。目前,关于英语和汉语等主流语言的语音转换研究已经获得了非常多的成果,但是关于蒙古语的语音转换技术仍处于起步阶段。本文对语音转换相关技术展开研究,并实现了一个基于神经网络的蒙古语语音转换系统。研究内容如下:首先,本文建立了蒙古文语音转换语料库,并在此基础上建立了基于GMM模型的蒙古语语音转换基线系统。实验结果表明,由于GMM模型在转换特征时会出现过平滑的特征转换,因此转换后的蒙古语语音会出现模糊发闷的现象。其次,本文提出了基于GMM和RBF神经网络混合的蒙古语语音转换模型。针对转换语音不清晰、自然度不高等问题,本文利用多层的RBF神经网络改进了特征矢量,进而优化了语音特征的转换过程中的过于平滑现象。实验结果表明,在经过改进后转换语音自然度和清晰度得到了明显的提升,并得到了相似度较高的转换结果。最后,本文搭建了基于RBF-GMM神经网络混合模型的蒙古语语音转换系统,并搭建了云服务。系统可以实现说话人之间的语音转换,并具有音量调节、暂停播放、下载目标语音等功能。
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