[發明專利]一種基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法

無效

• 申請號: 201210229540.8
• 申請日: 2012-07-04
• 公開（公告）號: CN102737628A
• 公開（公告）日: 2012-10-17
• 發明（設計）人: 張欽宇;潘振鵬;林威;王喆;付東松;張勇勇;黃立偉
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學深圳研究生院
• 主分類號: G10L11/00
• 分類號: G10L11/00;G10L13/00;G10L21/02
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所 44248
• 代理人: 胡吉科

1.一種基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：包括以下步驟：

A、對語音進行預處理；

?B、對濁音幀進行基頻檢測；

C、對基頻檢測后的濁音幀進行轉換；

D、對轉換后的基頻進行濁音幀參量的提取；

E、對提取到的濁音幀參量進行計算，求得一幀濁音幀，然后對該一幀濁音幀進行合成，得到轉換后的濁音幀。

2.根據權利要求1所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：所述A步驟還包括以下分步驟：

A1：從待轉換語音中進行分幀；

A2:?運用判斷方法對該幀進行清音和濁音的判斷。

3.據權利要求2所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：所述A2步驟中，所述判斷方法包括幀能量和幀過零率，幀能量的計算公式如下：

??

其中：x(m)為幀中第m個語音點的值，N為該幀的點數，E為幀能量，?Ta為此函數的定義域m的閥值；

幀過零率的計算公式為：

?

其中：z為幀過零率，Tb為此函數的定義域m的閥值；計算出每幀的能量和過零率。

4.?根據權利要求1所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：所述B步驟中，對濁音幀進行基頻檢測是運用平均幅度差函數AMDF來檢測的，其計算公式為：

??

其中：l為偏移量。

5.根據權利要求1所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：所述C步驟中,?對基頻檢測后的濁音幀進行轉換,轉換規則采用基頻轉換規則。

6.根據權利要求1所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于：所述D步驟中，對濁音幀進行參量的提取，是用自相關法從最低價線性預測器開始，由低階到高階進行逐階遞推計算，求得濁音幀第P階LPC系數，根據該濁音幀LPC系數求得該濁音幀LSF系數。

7.根據權利要求1至6任一項所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于:?對源說話者與目標說話者的多個相同訓練語音的濁音幀，分別提取出多組相對應LSF系數，獲得轉換后的LSF系數，再求得轉換后的LPC系數。

8.根據權利要求7所述的，其特征在于:在求解所述轉換后LPC系數的過程中求得預測誤差能量E_p。

9.根據權利要求8所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于:用所述預測誤差能量E_p進行開方，得到增益G。

10.根據權利要求9所述的基于LPC及RBF神經網絡的聲音轉換的方法，其特征在于:根據所述轉換后的LPC系數、所述增益G，對一幀濁音幀進行合成，計算公式如下：

??

式中t(m)為一串沖激，周期為該幀的基頻，轉換后的LPC系數階數為p，系數值為，增益為G，m為幀中第m個語音點，合成得到的語音為y(m)，得到轉換后的濁音幀，將所述轉換后的濁音幀和所述的清音幀進行拼接合成，得到轉換后的語音。