檢索結果:共7筆資料 檢索策略: "黃紹華".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="古鴻炎"
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本論文的研究目標是,以HNM信號模型為基礎,加強原始HNM模型未考慮到的地方,以便發展一個能夠作洞簫聲合成的方法。在HNM參數分析方面,我們首先研究簫聲的聲譜特性,接著研究基頻的偵測的方法及諧波参數…
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本論文以諧波加噪音模型為基礎,研究改進國語歌聲信號的合成模型,以獲得更好的聲音品質。在參數分析方面,我們修改了音框基頻值的偵測作法;改成以動態設定門檻值的方式,來決定最大有聲頻率的振幅;並且改進了諧…
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本論文中,採取MFCC係數作為特徵參數,以隱藏式馬可夫模型作為聲學模型,再以維特比搜尋法計算機率值。為了簡化及減少運算量,我們研究了一些把浮點運算轉換成定點運算的作法。此外再把隱藏式馬可夫模型中的變…
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本論文以諧波加噪音模型(harmonic plus noise model)為基礎,研究合成語音信號的清晰度的提升方法,以便在韻律參數改變很多時,仍然能合成出清晰的語音。為了作驗證,我們也初步建置了…
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為了舒緩封包遺失對於語音品質的影響,本論文分別對網路電話的傳送端與接收端程式,研究有效的補償方法。本論文提出的傳送端補償方法,在不惡化傳送失敗率的情況之下,改變封包傳出失敗的分佈,這對接收端的波形重…
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本論文研究基於詞彙式大字符集之文本資料壓縮方法,將中、英文檔案以詞彙為單位剖析出token,再對token以混合式預測模型或部分匹配預測模型來估算出現機率,接著以算術編碼對該機率編碼。我們也針對使用…
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使用少量的合成單元來作語音合成,是我們的一個目標,因此本論文研究以動態時間軸校正(DTW)來分析目標音節與參考音節之間的頻譜演進匹配路徑,再轉換成固定維度的頻演參數去訓練類神經網路(ANN)模型。此…