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Hidden Markov model based text to speech systems employing rope-jumping algorithm

机译:使用跳绳算法的基于隐马尔可夫模型的文本语音系统

摘要

A rope-jumping algorithm is employed in a Hidden Markov Model based text to speech system to determine start and end models and to modify the start and end models by setting small co-variances. Disordered acoustic parameters due to violation of parameter constraints are avoided through the modification and result in stable line frequency spectrum for the generated speech.
机译:在基于隐马尔可夫模型的文本到语音系统中使用跳绳算法来确定开始和结束模型,并通过设置较小的协方差来修改开始和结束模型。通过修改避免了由于违反参数约束而导致的混乱的声学参数,并为生成的语音提供了稳定的线频谱。

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