【摘 要】
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本文提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法，通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤，减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离，使通过量化模
【机 构】
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北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081
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本文提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法，通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤，减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离，使通过量化模型合成的语音更加接近未量化模型。主观和客观测试结果显示：使用该方法进行声道谱模型的压缩，在压缩至原模型大小的0.06左右时，仍有约90％的评价得分认为合成语音的质量没有明显下降。
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