基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换的任务书

基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换的任务书一、任务背景随着深度学习的发展，语音信号处理领域也取得了长足的进展。在语音合成、语音识别、说话人识别等方面，深度学习技术已经成为了主流并取得了很好的效果。说话人转换作为语音信号处理领域的重要研究方向之一，其在语音识别、语音合成、信息安全等方面具有非常重要的应用价值。本项目旨在研究基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换方法。二、任务目标本项目的目标是研究基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换方法，并实现一个说话人转换系统。具体目标如下：1.采集语音数据，构建说话人转换数据集。2.研究改进GMM模型，并结合韵律信息，实现说话人转换。3.实现一个说话人转换系统，对输入的语音进行转换，并输出转换后的语音。4.对比不同方法在说话人转换任务上的效果，分析其优缺点。三、任务内容1.数据采集：从公开数据集或者实验室内部数据集中采集与任务相关的语音数据，并对采集的数据进行预处理。2.GMM模型改进：参考相关文献，改进GMM模型，提高其在说话人转换任务上的性能。具体包括但不限于以下方面：（1）改进模型的训练算法。（2）增加韵律信息，提高算法性能。（3）研究动态调整模型参数的算法。3.韵律信息提取：提取输入语音的韵律信息，并与语音信号进行拼接，形成韵律联合短时谱，作为输入特征。4.系统实现：实现一个说话人转换系统，可以对输入的语音进行转换，并输出转换后的语音。5.实验与结果分析：使用构建的数据集，对比不同方法在说话人转换任务上的效果，分析其优缺点，并撰写论文。四、预期结果本项目的预期结果包括：1.确定一个较为优秀的说话人转换算法，并实现一个具有较好性能的说话人转换系统。2.通过实验，对比分析不同方法在说话人转换任务上的性能，得出结论，并撰写相关论文。五、工作计划本项目的工作计划如下：1.1月份：确定任务书，研究相关文献，学习改进GMM模型，了解韵律信息提取等知识。2.2月份：采集语音数据，进行预处理，并开始研究韵律信息提取方法。3.3月份：研究改进GMM模型，并结合韵律信息，实现说话人转换。4.4月份：实现一个说话人转换系统，并进行测试和调整。5.5月份：进行实验，对比不同方法在说话人转换任务上的效果，分析其优缺点。6.6月份：撰写论文，整理相关代码和数据，准备提交论文。六、经费支持本项目经费由实验室提供支持。七、参考文献[1]StylianouY，CappeO，MoulinesE.Continuousprobabilitydensityfunctionmodelingforspeechrecognition［J］.SpeechCommunication,1998,25（3-4）:135-147.[2]KinnunenT,LiH．Anoverviewoftext-independentspeakerrecognition：fromfeaturestosupervectors［J］.SpeechCommunication,2010,52（4）:12-40.[3]WangJun,LiuYongmei,LiangLiming.Speechattributetransformationusingdeepneuralnetworks［J］.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2014,22（1）:142-153.[4]TodaT,BlackAW,TokudaK.Statisticalvoiceconversiontechnique