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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Pruning of Redundant Synthesis Instances Based on Weighted Vector Quantization
【24h】

Pruning of Redundant Synthesis Instances Based on Weighted Vector Quantization

机译：基于加权矢量量化的冗余综合实例修剪

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A new method of pruning redundant synthesis unit instances in a large-scale synthesis database was proposed based on weighted vector quantization (WVQ). WVQ takes relative importance of each instance into account when clustering the similar instances using vector quantization (VQ) technique. The proposed method was compared with two conventional pruning methods through objective and subjective evaluations of synthetic speech quality: one to simply limit maximum number of instance, and the other based on normal VQ-based clustering. For the same reduction rate of instance number, the proposed method showed the best performance. The synthetic speech with reduction rate 50% sounded with no perceptible degradation as compared to that without instance reduction.
机译：提出了一种基于加权矢量量化（WVQ）的大规模合成数据库中修剪冗余合成单元实例的新方法。当使用矢量量化（VQ）技术对相似实例进行聚类时，WVQ考虑到每个实例的相对重要性。通过客观和主观地评估合成语音质量，将该提议的方法与两种传统的删减方法进行了比较：一种简单地限制最大实例数量，另一种基于普通的基于VQ的聚类。对于相同的实例数减少率，所提出的方法表现出最好的性能。与没有实例还原的情况相比，还原率为50％的合成语音听起来没有明显的下降。

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