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摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的汉语电子喉语音转换装置以及方法，该装置包括：语音识别模块，用于从电子喉语音中提取其衍生的语言学特征序列作为电子喉语音瓶颈层特征；瓶颈特征映射模块，用于依据从电子喉语音提取的电子喉语音瓶颈层特征估计与之相应的正常语音瓶颈层特征、恢复电子喉语音中缺乏的声调及其他语言学信息；声学特征重建模块，用于将估计得到的正常瓶颈层特征合成为与具体语音相对应的声学特征序列；声码器模块，使用语音的梅尔谱作为声学特征，用于声学特征的提取，并且从声学特征中重建语音信号。本发明使用语音转换技术从软件后期处理的角度改善或增强电子喉语音的可懂度和自然度。
主权项：1.一种基于深度神经网络的汉语电子喉语音转换装置，其特征在于，包括如下子模块：语音识别模块，用于从电子喉语音中提取其衍生的语言学特征序列作为瓶颈层特征；瓶颈特征映射模块，用于依据从电子喉语音提取的瓶颈层特征估计与之相应的正常语音瓶颈层特征、预测电子喉语音中缺乏的声调和或其他语言学信息；声学特征重建模块，用于将估计得到的正常瓶颈层特征合成为与具体语音相对应的声学特征序列；声码器模块，使用语音的梅尔谱作为声学特征，用于声学特征的提取，并且从声学特征中重建语音信号。
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百度查询： 昆山杜克大学 一种基于深度神经网络的汉语电子喉语音转换装置及方法
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