基于LPCNet的语音合成方法研究

陈小东; 宋文爱; 刘晓峰

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基于LPCNet的语音合成方法研究

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针对诸如WaveNet的神经声码器合成语音缓慢和模型复杂的问题,提出一种基于LPCNet的语音合成方法.首先将中文带调拼音序列作为输入,然后通过引入Query-Key self attention注意力机制的Seq2Seq(Sequence to Sequence)特征预测网络生成相应的梅尔声谱图,最后使用LPCNet模型将梅尔声谱图还原为语音波形.实验结果表明,主观评测MOS(Mean Opinion Score)得分4.07,客观评测MCD(Mel Cepstral Distance)得分12.14,合成语音的质量优于参数式语音合成模型和采用传统声码器的Seq2Seq语音合成模型,是一种优良的语音合成方法.

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来源
《计算机与数字工程》 |2020年第5期|1143-11471226|共6页
作者
陈小东; 宋文爱; 刘晓峰;
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作者单位

中北大学软件学院太原 030051;

中北大学软件学院太原 030051;

中北大学软件学院太原 030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;语音信号处理;
关键词
语音合成; Seq2Seq; WaveNet; 注意力机制; LPCNet;

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