声音转换提升语音识别预处理：孙昕与贾利娟的研究

本文主要探讨了声音转换技术在语音识别预处理技术中的应用，由孙昕、贾利娟和冯璇三位作者在中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院发表。研究的焦点是通过调整待识别语音的共振峰参数、基音频率参数和平均幅度参数，以降低其与语音库中标准模板语音之间的声学特征差异。这种预处理技术旨在提高语音识别在实际场景中的鲁棒性，克服因说话人个体差异、环境噪声等因素导致的识别精度下降问题。 声音转换技术作为一项新兴的技术，其核心是通过对源说话人的语音特征进行修改，以模拟目标说话人的声音特性。早期的研究如Abe的码本映射方法、Savic的神经网络编码转换以及Vabret等人的基音同步叠加技术，都在探索如何实现更精确的声音转换。Stylianou等人则引入了高斯混合模型，进一步提升了转换的灵活性和效果。 作者们通过ABX测试、基于LPCC参数测试和基于MFCC参数测试，证实了改进的预处理技术能够显著减少待识别语音和标准模板语音之间的声学特征差距，从而提高语音识别的准确性和鲁棒性。这种技术对于拓宽语音识别的应用范围，特别是在需要适应不同说话人特征和环境条件的情境下，具有重要的实际价值。 本文的研究成果为解决语音识别中的说话人依赖问题提供了新的思路和技术支持，有助于提升现代语音识别系统的性能和普适性，推动了语音处理领域的技术进步。