【摘 要】
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为了提高面罩语音的清晰度和可懂度，提出一种基于广义回归神经网络（GRNN）对线谱对（LSP）参数进行非线性建模的面罩语音矫正方法。分别提取正常语音和面罩语音的LSP参数，其次利用LSP
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,天津商业大学信息工程学院
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目(14JCZDJC32600)
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为了提高面罩语音的清晰度和可懂度，提出一种基于广义回归神经网络（GRNN）对线谱对（LSP）参数进行非线性建模的面罩语音矫正方法。分别提取正常语音和面罩语音的LSP参数，其次利用LSP参数对GRNN进行训练，得到矫正模型，将面罩语音的LSP参数通过矫正模型进行修正，并将结果作为参数用来合成新的语音。实验结果表明，利用GRNN训练出的矫正模型能够有效地调整面罩语音的LSP参数，在一定程度上能够恢复其频谱分布。
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