【摘 要】
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在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽城市管理职业学院计算机系
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在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该方法应用在基频模型和音素时长模型的聚类上,系统的主观听感的改善并不明显,而应用在LSF频谱模型聚类上,系统的主观倾向性得分提高了15.6%,这说明从主观感受来说,系统效果提升比较明显。
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