基于改進GMM和韻律聯合短時譜的說話人轉換的任務書一、任務背景隨著深度學習的發展，語音信號處理領域也取得了長足的進展。在語音合成、語音識別、說話人識別等方面，深度學習技術已經成為了主流并取得了很好的效果。說話人轉換作為語音信號處理領域的重要研究方向之一，其在語音識別、語音合成、信息安全等方面具有非常重要的應用價值。本項目旨在研究基于改進GMM和韻律聯合短時譜的說話人轉換方法。二、任務目標本項目的目標是研究基于改進GMM和韻律聯合短時譜的說話人轉換方法，并實現一個說話人轉換系統。具體目標如下：1.采集語音數據，構建說話人轉換數據集。2.研究改進GMM模型，并結合韻律信息，實現說話人轉換。3.實現一個說話人轉換系統，對輸入的語音進行轉換，并輸出轉換后的語音。4.對比不同方法在說話人轉換任務上的效果，分析其優缺點。三、任務內容1.數據采集：從公開數據集或者實驗室內部數據集中采集與任務相關的語音數據，并對采集的數據進行預處理。2.GMM模型改進：參考相關文獻，改進GMM模型，提高其在說話人轉換任務上的性能。具體包括但不限于以下方面：（1）改進模型的訓練算法。（2）增加韻律信息，提高算法性能。（3）研究動態調整模型參數的算法。3.韻律信息提取：提取輸入語音的韻律信息，并與語音信號進行拼接，形成韻律聯合短時譜，作為輸入特征。4.系統實現：實現一個說話人轉換系統，可以對輸入的語音進行轉換，并輸出轉換后的語音。5.實驗與結果分析：使用構建的數據集，對比不同方法在說話人轉換任務上的效果，分析其優缺點，并撰寫論文。四、預期結果本項目的預期結果包括：1.確定一個較為優秀的說話人轉換算法，并實現一個具有較好性能的說話人轉換系統。2.通過實驗，對比分析不同方法在說話人轉換任務上的性能，得出結論，并撰寫相關論文。五、工作計劃本項目的工作計劃如下：1.1月份：確定任務書，研究相關文獻，學習改進GMM模型，了解韻律信息提取等知識。2.2月份：采集語音數據，進行預處理，并開始研究韻律信息提取方法。3.3月份：研究改進GMM模型，并結合韻律信息，實現說話人轉換。4.4月份：實現一個說話人轉換系統，并進行測試和調整。5.5月份：進行實驗，對比不同方法在說話人轉換任務上的效果，分析其優缺點。6.6月份：撰寫論文，整理相關代碼和數據，準備提交論文。六、經費支持本項目經費由實驗室提供支持。七、參考文獻[1]StylianouY，CappeO，MoulinesE.Continuousprobabilitydensityfunctionmodelingforspeechrecognition［J］.SpeechCommunication,1998,25（3-4）:135-147.[2]KinnunenT,LiH．Anoverviewoftext-independentspeakerrecognition：fromfeaturestosupervectors［J］.SpeechCommunication,2010,52（4）:12-40.[3]WangJun,LiuYongmei,LiangLiming.Speechattributetransformationusingdeepneuralnetworks［J］.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2014,22（1）:142-153.[4]TodaT,BlackAW,TokudaK.Statisticalvoiceconversiontechnique