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[IEEE 2019研究、发明与创新大会(RI2C) - 泰国曼谷(2019.12.11-2019.12.13)] 2019研究、发明与创新大会(RI2C) - 基于交错式零电流导通E类整流器的单级高功率因数LED驱动器

DOI：10.1109/ri2c48728.2019.8999917 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出一种利用新近提出的概率模型——循环时序受限玻尔兹曼机(RTRBM)的语音转换(VC)方法。每个说话人对应一个RTRBM，旨在捕捉声学序列中的高阶时序依赖关系。我们的算法首先使用说话人相关训练数据分别训练源说话人和目标说话人的RTRBM。由于每个RTRBM都试图发现能最大程度表达每个时间步训练数据及其时序依赖关系的抽象特征，我们预期这些模型能在高阶空间中表征与语言相关的潜在特征。本方法通过神经网络(NN)将源说话人的重音特征转换(匹配)为目标说话人的对应特征，使整个网络(由两个RTRBM和NN组成)作为深度循环神经网络进行微调。通过语音转换实验，我们证实本方法性能优异——尤其在客观指标方面，相比基于高斯混合模型和神经网络等传统VC方法具有显著优势。
作者： Toru Nakashika，Tetsuya Takiguchi，Yasuo Ariki
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种语音转换（VC）方法，该方法利用新近提出的概率模型——循环时序受限玻尔兹曼机（RTRBM），用于捕捉声学序列中的高阶时序依赖关系，并通过神经网络（NN）将源说话人的重音特征转换为目标说话人的特征。

研究成果

所提出的结合说话人相关RTRBM和神经网络的语音转换方法能有效从序列数据中捕捉具有时间依赖性的独特说话人信息，在梅尔倒谱失真(MCD)指标上优于传统方法，并能在不同性别间保持稳定性能。

研究不足

该方法可能面临过度平滑或过拟合问题，尤其是当训练样本准备不充分或训练数据量相对于参数数量不足时。

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