檢索結果：共5筆資料 檢索策略： "Selectivity".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="古鴻炎"
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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，…
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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…
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除了經由單元挑選來提升合成歌聲的自然度，本論文把重點放於合成歌聲音質與音色的維持，即希望讓合成歌聲的音色盡量靠近原唱者的音色，我們選擇以研究PV技術之信號分析與合成來達成目標。為了在升降歌聲單元的音…
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本論文採用線性多變量迴歸(linear multivariate regression, LMR)作為頻譜對映機制，並且加入頻譜係數的直方圖等化(histogram equalization, HE…
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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…