基频轨迹转换算法及在语音转换系统中的应用研究

提出并实现了一种基于广义人工神经网络和straight模型的高效基频轨迹跟踪算法。一方面，straight模型可以对语音信号的基频进行较大幅度的修改而不至于引起合成语音质量的下降。另一方面，利用人工神经网络优良的预测能力，学习源说话人和目标说话人的基频轨迹之间的内在联系，实现基音频率的转换。语谱图分析、主观意见分评价结果表明：提出的基频轨迹跟踪算法在合成语音质量及目标特征映射上都远远好于传统的基频转换算法。