基于自组织特征映射网络聚类和径向基网络的语音转换法专利登记公告

专利名称：基于自组织特征映射网络聚类和径向基网络的语音转换法

摘要：本发明公开了一种基于自组织特征映射网络聚类和径向基网络的语音转换法，属于语音信号处理技术领域，包含以下步骤：预处理，清浊音判决与特征参数提取；参数聚类；频谱包络转换规则的建立；基音频率转换规则的建立；特征参数的转换；语音合成。本发明将源语音特征参数分成若干个聚类，相应的目标特征参数也分成与源语音各聚类一一对应的若干类，对每一聚类分别建立转换规则，这样不仅将训练数据进行划分减少了训练的时间复杂度，使得转换生成的语音具有良好的自然度；在语音特征参数转换时，将基音频率与频谱包络联系起来，建立两者间的转换关系，克

专利类型：发明专利

专利号：CN201210038874.7

专利申请（专利权）人：南京邮电大学

专利发明（设计）人：解伟超;张玲华

主权项：基于自组织特征映射网络聚类和径向基网络的语音转换法，其特征在于包含以下步骤：第一步，预处理，清浊音判决与特征参数提取，即对输入语音信号进行预加重、分帧和加窗处理后，计算每一帧的短时能量和平均过零率，完成清浊音的判决，再利用STRAIGHT模型提取出每一个浊音帧的LSF参数和基音频率；第二步，参数聚类，即先对提取出的源LSF参数与目标LSF参数进行动态时间规整，再利用自组织特征映射网络对源LSF参数进行自组织聚类，同时记录下各类中源LSF参数的下标，这样与某一聚类中源LSF参数对应的目标LSF参数也聚成一类

专利地区：江苏