I det senaste statistiska parametriska talsyntessystemet, en talanalysmodul, t.ex. STRAIGHT spektralanalys, används i allmänhet för att erhålla exakta och stabila spektralhöljen, och sedan lågdimensionella akustiska egenskaper som extraheras från erhållna spektralhöljen används för utbildning akustiska modeller. Emellertid, en spektral kuvert estimering algoritm som används i en sådan talanalysmodul innehåller olika bearbetning som härrör från mänsklig kunskap. I detta dokument presenterar vi vår undersökning av djup autoenkoder baserad, icke-linjär, datadriven och oövervakad lågdimensionell funktionsextraktion med hjälp av FFT-spektrala kuvert för statistisk parametrisk talsyntes. Experimentella resultat visade att en text-till-tal syntessystem med hjälp av djup auto-encoder baserad låg-dimensionell funktion extraktion från FFT spektral kuvert är verkligen ett lovande tillvägagångssätt.
I REF används en autoencoderbaserad, icke-linjär och datadriven metod för att extrahera lågdimensionella funktioner från FFT-spektralen, istället för att använda talanalysmodulen baserad på mänsklig kunskap.
A deep auto-encoder based low-dimensional feature extraction from FFT spectral envelopes for statistical parametric speech synthesis
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}