研究目的
提出一种语音转换（VC）方法，该方法利用循环时序受限玻尔兹曼机（RTRBM）捕捉声学序列中的高阶时序依赖关系，并通过神经网络（NN）将源说话人特征转换为目标说话人特征。
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，在客观指标上优于传统方法，证明了其在捕捉和转换声学序列中高阶时间依赖关系方面的有效性。
研究不足
该方法的表现取决于训练数据的数量和质量。训练数据不足时可能会出现过度平滑和过拟合问题。
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 用于SPICE仿真的太赫兹量子级联激光器改进等效电路模型
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 用于SPICE仿真的太赫兹量子级联激光器改进等效电路模型
DOI：10.1109/piers-fall48861.2019.9021815
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性。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各时间步训练数据及其时序依赖性的抽象特征，我们预期这些模型能在高阶空间表征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)为目标说话人特征，使整个网络（由两个RTRBM和NN构成）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（尤其是客观指标方面）相比基于高斯混合模型和神经网络的传统语音转换方法具有更优性能。
作者：
Toru Nakashika，Tetsuya Takiguchi，Yasuo Ariki
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