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针对作者已经提出的双因子高斯过程隐变量模型（Two—factor Gaussian process latent variable model，TF—GPLVM）用于语音转换时未考虑语音的动态特征，并且模型训练时需要估计的参数较多的问题，提出引入隐马尔科夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）对语音动态特征进行建模，并利用HMM隐状态对各帧语音进行关于语义内容的概率软分类，建立了分离精度更高、运算负荷较小的双因子高斯过程动态模型（Two-factor Gaussian process dyna