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基于WaveNet的端到端语音合成方法
被引量：
11
1
作者
邱泽宇
屈丹
张连海
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期1325-1329,共5页
针对端到端语音合成系统中Griffin-Lim算法恢复相位信息合成语音保真度较低、人工处理痕迹明显的问题,提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法。以序列映射Seq2Seq结构为基础,首先将输入文本转化为one-hot向量,然后引入注...
针对端到端语音合成系统中Griffin-Lim算法恢复相位信息合成语音保真度较低、人工处理痕迹明显的问题,提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法。以序列映射Seq2Seq结构为基础,首先将输入文本转化为one-hot向量,然后引入注意力机制获取梅尔声谱图,最后利用WaveNet后端处理网络重构语音信号的相位信息,从而将梅尔频谱特征逆变换为时域波形样本。实验的测试语料为LJSpeech-1.0和THchs-30,针对英语、汉语两个语种进行了实验,实验结果表明平均意见得分(MOS)分别为3.31、3.02,在合成自然度方面优于采用Griffin-Lim算法的端到端语音合成系统以及参数式语音合成系统。
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关键词
语音合成
端到端
Seq2Seq
Griffin-Lim算法
wavenet
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职称材料
基于Wavenet的燃煤锅炉NOx排放浓度预测模型
2
作者
段俏玉
《应用数学进展》
2023年第12期5072-5082,共11页
基于数据驱动的方法对国内西北地区某火电厂660 MW燃煤机组的SCR脱硝入口NO_(x)浓度建立预测模型。首先对火电厂DCS系统采集的数据进行数据预处理,包括开机判定、LOF算法异常值筛除,然后采用随机森林进行特征选择,最后分别采用Wavenet ...
基于数据驱动的方法对国内西北地区某火电厂660 MW燃煤机组的SCR脱硝入口NO_(x)浓度建立预测模型。首先对火电厂DCS系统采集的数据进行数据预处理,包括开机判定、LOF算法异常值筛除,然后采用随机森林进行特征选择,最后分别采用Wavenet (波网)、LSTM (长短期记忆网络)、SVR (支持向量回归)三种方法分别对SCR脱硝入口NO_(x)排放浓度进行预测。结果表明:无论是预测时间还是各项评价指标,Wavenet都表现更为优秀,其预测结果的平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)仅为1.31%,r2决定系数达到了0.97,充分显示Wavenet有比较好的预测能力。
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关键词
燃煤锅炉
氮氧化物排放
随机森林算法
wavenet
算法
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职称材料
题名
基于WaveNet的端到端语音合成方法
被引量：
11
1
作者
邱泽宇
屈丹
张连海
机构
战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期1325-1329,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673395)~~
文摘
针对端到端语音合成系统中Griffin-Lim算法恢复相位信息合成语音保真度较低、人工处理痕迹明显的问题,提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法。以序列映射Seq2Seq结构为基础,首先将输入文本转化为one-hot向量,然后引入注意力机制获取梅尔声谱图,最后利用WaveNet后端处理网络重构语音信号的相位信息,从而将梅尔频谱特征逆变换为时域波形样本。实验的测试语料为LJSpeech-1.0和THchs-30,针对英语、汉语两个语种进行了实验,实验结果表明平均意见得分(MOS)分别为3.31、3.02,在合成自然度方面优于采用Griffin-Lim算法的端到端语音合成系统以及参数式语音合成系统。
关键词
语音合成
端到端
Seq2Seq
Griffin-Lim算法
wavenet
Keywords
speech syhthesis
end-to-end
Sequence-to-Sequence(Seq2Seq)
Griffin-Lim
algorithm
wavenet
分类号
TN912.33 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Wavenet的燃煤锅炉NOx排放浓度预测模型
2
作者
段俏玉
机构
长沙理工大学
出处
《应用数学进展》
2023年第12期5072-5082,共11页
文摘
基于数据驱动的方法对国内西北地区某火电厂660 MW燃煤机组的SCR脱硝入口NO_(x)浓度建立预测模型。首先对火电厂DCS系统采集的数据进行数据预处理,包括开机判定、LOF算法异常值筛除,然后采用随机森林进行特征选择,最后分别采用Wavenet (波网)、LSTM (长短期记忆网络)、SVR (支持向量回归)三种方法分别对SCR脱硝入口NO_(x)排放浓度进行预测。结果表明:无论是预测时间还是各项评价指标,Wavenet都表现更为优秀,其预测结果的平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)仅为1.31%,r2决定系数达到了0.97,充分显示Wavenet有比较好的预测能力。
关键词
燃煤锅炉
氮氧化物排放
随机森林算法
wavenet
算法
Keywords
Coal-Fired Boiler
NOx Emissions
Random Forest
algorithm
wavenet algorithm
分类号
TM6 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WaveNet的端到端语音合成方法
邱泽宇
屈丹
张连海
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
11
在线阅读
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职称材料
2
基于Wavenet的燃煤锅炉NOx排放浓度预测模型
段俏玉
《应用数学进展》
2023
0
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职称材料
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