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格网句与自然句对正常音量转化效果的比较研究
这篇论文通过对《Lombard Chinese TIMIT (LCT)》和《Enhanced MAndarin Lombard Grid corpus (EMALG)》的比较，研究了格状句对于提高自然语音可懂性的效果以及通过参数分析发现了噪
PDF10 months ago
音素幻像器：通过集合扩展的单次语音转换
提出了一种新颖的方法 “音素幻觉生成器”，它可以在仅有目标说话者短音频数据的情况下，生成多样且高保真度的目标音素，从而在语音转换中实现高逼真度和说话者相似度的平衡。
PDFa year ago
学习和解释代理之间交互的智能协议
本文探讨了人类与机器学习系统的交互，并提出了一个通信协议，使得机器学习决策支持系统能够实现人机两方面的可理解性。在该通信协议中，符合一定兼容性条件的智能体之间进行交互，定义了弱 / 强两种双向可理解性，使得人类和机器学习系统之间实现了智能信
PDF2 years ago
基于数据驱动的噪声自适应话语生成与语言修改的研究
该研究通过进行语音知觉实验，提出了一种针对嘈杂环境下语音生成的优化方法，提出基于可听度的复述排序模型，相对提高了 31.37% 的性能表现，从而在 SNR-5dB 下提高了 33% 的可懂度。
PDF2 years ago
简单有效的无监督语音合成
利用未标记语音音频、未标记文本和词典，我们引入了第一个基于简单而有效的配方的无监督语音合成系统。实验结果表明，该无监督系统在自然度和可理解度方面与监督训练的同类系统基本相同。
PDF2 years ago
神经加性模型：利用神经网络进行可解释的机器学习
由于深度神经网络在高风险领域应用时存在的不透明性，本文提出了一种名为神经添加模型（NAMs）的方法，将神经网络的表现力和广义可加模型的内在可解释性结合起来，令其在高风险领域有更好的应用前景，同时 NAMs 表现出了良好的性能，其可用于多任务
PDF4 years ago
全卷积神经网络进行端到端的语音波形增强，以优化直接评估指标
本研究提出一种基于完全卷积神经网络 (FCN) 的语音增强框架，通过对话语的优化来实现时域相关性信息的全面考虑，以降低模型优化和评价指标之间的差距。该框架进一步将 STOI 度量引入模型优化中，因此人类主体和自动语音识别系统对增强的语音的可
PDF7 years ago