| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Тхай Чунг Киен | - |
| dc.date.accessioned | 2018-04-28T11:46:56Z | - |
| dc.date.available | 2018-04-28T11:46:56Z | - |
| dc.date.issued | 2007 | - |
| dc.identifier.citation | Тхай Чунг Киен. Система анализа–синтеза голоса на основе периодическо-апериодической декомпозиции с авторегрессионной параметризацией / Тхай Чунг Киен // Доклады БГУИР. - 2007. - № 4 (20). - С. 35 - 40. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31295 | - |
| dc.description.abstract | В статье представлена система анализа–синтеза голоса, основанной на периодически-
апериодической декомпозиции с авторегрессивной параметризацией. Чтобы разложить
вокальный сегмент на периодическую и апериодическую компоненты используется
дискретное преобразование Фурье с частотой основного тона (TVDFT). Периодическая
компонента — сумма синусоидальных составляющих, которые представлены основным
тоном, амплитудами и фазами. Мы использовали авторегрессивный метод
для моделирования огибающих спектров и получения параметров амплитуды. Результаты
исследования показали, что предложенный метод соответствует речевой модели в работе
[2, 3] и он удобен для системы конверсии голоса. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | периодически-апериодическая декомпозиция | ru_RU |
| dc.subject | авторегрессионная параметризация | ru_RU |
| dc.title | Система анализа–синтеза голоса на основе периодическо-апериодической декомпозиции с авторегрессионной параметризацией | ru_RU |
| dc.title.alternative | The voice analysis-synthesis system based on the periodic-aperiodic decomposition of speech and autoregressive parametrization | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The voice analysis-synthesis system based on the periodic-aperiodic decomposition with
autoregressive parameterization is represented in this paper. Time varying discrete Fourier transform is
used to decompose voiced segment into two parts: periodic part and aperiodic part. The periodic part is
sum of sinusoidal components, which are represented by magnitudes and phases. We used
autoregressive method to model spectral envelope, and to obtain magnitude parameters. In synthesis
process, the periodic and aperiodic part are synthesized separately, and added together. The result
shows that, proposed model is fitted with speech model in [2, 3] and it is comfortable speech model
for voice conversion system. | - |
| Appears in Collections: | №4 (20)
|
