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基于SVM的多種語言特征參數(shù)清濁音判決優(yōu)化算法

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  為解決低速率聲碼器合成語音中,由于語音幀清濁判決不夠準(zhǔn)確而造成的偶發(fā)性嘶啞、機(jī)器音較重及變調(diào)等問題,提出一種基于支持向量機(jī)( Support Vector Machine,SVM)并結(jié)合多種語音特征參數(shù)的清濁音判決優(yōu)化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法能夠有效降低清濁音的誤判率,進(jìn)而使合成語音的清晰度和自然度得到改善。將本算法應(yīng)用到正弦激勵(lì)線性預(yù)測算法中,在與相同碼率的其他算法的比較實(shí)驗(yàn)中,得到較高的PESQ-MOS分,顯示出一定的優(yōu)勢。

基于SVM的多種語言特征參數(shù)清濁音判決優(yōu)化算法

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