I denna uppsats analyserar vi effekterna av flera faktorer och konfigurationsval under träning och modellkonstruktion när vi vill få en bättre och stabilare anpassning i HMM-baserad talsyntes. Vi föreslår sedan en ny anpassningsalgoritm kallad begränsad strukturell maximum en posteriori linjär regression (CSMAPLR) vars härledning baseras på den kunskap som erhållits i denna analys och på resultaten av att jämföra flera konventionella anpassningsalgoritmer. Här undersöker vi sex huvudaspekter av högtalaranpassningen: initiala modeller; mängden träningsdata för de initiala modellerna; transformfunktioner, skattningskriterier och känslighet för flera linjära regressionsanpassningsalgoritmer; och kombinationsalgoritmer. Genom att analysera effekten av den ursprungliga modellen jämför vi högtalarberoende modeller, könsoberoende modeller och samtidig användning av de könsberoende modellerna med en enda användning av de könsberoende modellerna. Genom att analysera effekten av transformfunktionerna jämför vi transformfunktionen för enbart medelvektorer med den för medelvektorer och kovariansmatriser. Genom att analysera effekterna av skattningskriterierna jämför vi ML-kriteriet med ett robust skattningskriterium som kallas strukturell MAP. Vi utvärderar känsligheten hos flera trösklar för de bitvis linjära regressionsalgoritmerna och tar upp metoder som kombinerar MAP-anpassning med de linjära regressionsalgoritmerna. Vi införlivar dessa anpassningsalgoritmer i vårt talsyntessystem och presenterar flera subjektiva och objektiva utvärderingsresultat som visar nyttan och effektiviteten av dessa algoritmer i högtalaranpassning för HMM-baserad talsyntes. Index Terms-Mal röst, dold Markov modell (HMM)-baserad talsyntes, högtalare anpassning, talsyntes, röst konvertering.
Vid anpassningen av HMM-baserade system anpassades initiala HMMs, tränade på normalt tal, genom en liten mängd Lombard-tal med hjälp av t.ex. en teknik som kallas begränsad strukturell maximum a posteriori linjär regression (CSMAPLR) REF.
Analysis of Speaker Adaptation Algorithms for HMM-Based Speech Synthesis and a Constrained SMAPLR Adaptation Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}