Abstract-This paper föreslår en statistisk parametrisk talsyntes teknik baserad på Gaussian process regression (GPR). GPR-modellen är utformad för att direkt förutsäga akustiska egenskaper på ramnivå från motsvarande information om ramkontext som erhålls från språklig information. Ramsammanhanget inkluderar den aktuella ramens relativa position inom telefonen och artikulatorisk information och används som förklarande variabel i GPR. Här introducerar vi klusterbaserade glesa Gaussiska processer (GPs), dvs lokala GPs och delvis oberoende villkorlig (PIC) approximation, för att minska beräkningskostnaden. De experimentella resultaten för både isolerad telefonsyntes och fullständig talsyntes visade att den föreslagna GPR-baserade tekniken utan dynamiska funktioner något överträffade den konventionella dolda Markov-modellen (HMM)-baserad talsyntes med hjälp av minsta generationsfelträning med dynamiska funktioner. Index Terms-Gaussian process regression, nonparametric Bayesian modell, delvis oberoende villkorlig (PIC) approximation, sparse Gaussian processer, statistisk talsyntes.
Talsyntes baserad på Gaussian process regression (GPR) REF är en annan ny teknik som nyligen har införts för att lindra grundläggande begränsningar av HMM-baserad talsyntes.
Statistical Parametric Speech Synthesis Based on Gaussian Process Regression
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}