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  • 檢索結果:共18筆資料 檢索策略: "Ming-Shing Yu".ecommittee (精準)


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    1

    結合HMM頻譜模型與PV信號模型之語音信號合成方法
    • 資訊工程系 /105/ 碩士
    • 研究生: 王皓 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一種語音信號之合成方法,將相位聲碼器( Phase Vocoder, PV )為基礎之信號模型與HMM頻譜模型作結合,以改善HMM合成語音信號的音質,並且提升合成語音與原始錄音之間的音色…
    • 點閱:202下載:3

    2

    使用半音節單元挑選及HNM信號模型之國語歌聲合成
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 何嘉康 指導教授: 古鴻炎
    • 論文採取半音節作為歌聲單元以降低文脈組合的數量,並且提出了一個對半音節作單元挑選之動態規劃演算法,而可在配合歌譜音符的音高、時長與文脈、頻譜之連續性的條件下,選出最適合的歌聲單元序列。在訓練階段,每…
    • 點閱:172下載:1

    3

    結合ANN, 全域變異數與真實軌跡挑選之基週軌跡產生之改進方法
    • 資訊工程系 /103/ 碩士
    • 研究生: 姜愷威 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一種結合類神經網路(ANN)、全域變異數(GV)調整與真實基週軌跡挑選之音節基週軌跡產生方法,可用以改善ANN產生之基週軌跡過度平滑的現象,並且可提升合成語音音調的自然度。在模型訓練階段,…
    • 點閱:254下載:2

    4

    使用MGE訓練之HMM模型及全域變異數匹配之合成語音信號音質改進方法
    • 資訊工程系 /103/ 碩士
    • 研究生: 洪尉翔 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文採取新的HMM結構,即半段式HMM,而可在少量訓練語料的情況下,大幅提升合成語音的流暢性。此外,我們提出一種方法,將MGE準則之HMM訓練法與共振峰增強法或GV調整法作結合,來改善頻譜過度平滑…
    • 點閱:245下載:3

    5

    基於HMM模型之歌聲合成與音色轉換
    • 資訊工程系 /101/ 碩士
    • 研究生: 簡延庭 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文嘗試結合HMM頻譜模型與GMM音色轉換模型,以建造一個具有歌者音色轉換功能之國語歌聲合成系統。在頻譜係數的分析上,我們使用STRAIGHT來求得較準確的頻譜包絡及音高資訊,然後將各音框的頻譜包…
    • 點閱:224下載:4

    6

    整合聲學指引規則至HMM最佳路徑搜尋之歌聲分段方法
    • 資訊工程系 /103/ 碩士
    • 研究生: 許瓊之 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文對於歌聲信號裡聲、韻母時間位置之自動分段的問題,提出了一種整合聲學指引規則至HMM維特比解碼中作最佳路徑搜尋的方法,可用以大幅提升基於HMM之基本分段方法的準確率。我們製作的聲、韻母自動分段程…
    • 點閱:195下載:1

    7

    結合HMM頻譜模型與ANN韻律模型之國語語音合成系統
    • 資訊工程系 /98/ 碩士
    • 研究生: 賴名彥 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一種結合ANN韻律模型與HMM頻演模型的國語語音合成之架構。在訓練階段,對各個訓練語料音框算出DCC係數,以作為頻譜特徵參數,接著,對於一種音節的多個發音,依DTW匹配出的頻演路徑作分群,…
    • 點閱:213下載:4

    8

    以聲學語言模型、全域變異數匹配及目標音框挑選作強化之語音轉換系統
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 陳彥樺 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究了組合式之語音轉換方法來強化以GMM為基礎之語音轉換功能,這種組合式方法包含了PPM聲學語言模型(ALM)、目標音框挑選(TFS)與全域變異數(GV)匹配等處理步驟,我們實作了兩個組合式語…
    • 點閱:319下載:11

    9

    使用韻律與頻譜特徵之情緒語音轉換
    • 資訊工程系 /105/ 碩士
    • 研究生: 張仕承 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究了三種韻律特徵(音高軌跡、音長、音量)的轉換方法,然後據以建造一個情緒語音轉換系統,在此情緒語音轉換指的是把輸入的中性語音轉換成具有生氣、開心或悲傷情緒的語音。在訓練階段,使用120句的平…
    • 點閱:392下載:9

    10

    整合音色變換之國語語音合成系統
    • 資訊工程系 /98/ 碩士
    • 研究生: 蔡承霖 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一個整合音色變換之國語語音合成的方法,並且據以制作出系統,此系統能夠對輸入文句作音色變換及合成處理而得到另一個目標語者的合成語音。我們依照聲、韻母的類別將音節發音作分群,再對各群分別去訓練…
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