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语音伪造与鉴伪的发展与挑战 期刊论文
信息安全学报, 2020, 卷号: 5, 期号: 2, 页码: 28-38
作者:  陶建华;  傅睿博;  易江燕;  王成龙;  汪涛
Adobe PDF(432Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：602/105  |  提交时间：2020/06/27
语音伪造  语音鉴伪  发展与挑战  
Phoneme dependent speaker embedding and model factorization for multi-speaker speech synthesis and adaptation 会议论文
, Brighton,UK, MAY 12-17,2019
作者:  Fu, Ruibo;  Tao, Jianhua;  Wen, Zhengqi;  Zheng, Yibin
浏览  |  Adobe PDF(429Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：213/74  |  提交时间：2020/06/24
speech synthesis  speaker adaptation  speaker embedding  phoneme representation  
Boosting Character-Based Chinese Speech Synthesis via Multi-Task Learning and Dictionary Tutoring 会议论文
, 奥地利, 2019.9.15-2019.9.19
作者:  Zou, Yuxiang;  Dong, Linhao;  Xu, Bo
浏览  |  Adobe PDF(637Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：251/101  |  提交时间：2020/06/10
Deep Metric Learning for the Target Cost in Unit-Selection Speech Synthesizer 会议论文
, 印度海得拉巴, 2018-9
作者:  Fu, Ruibo;  Tao, Jianhua;  Zheng, Yibin;  Wen, Zhengqi
浏览  |  Adobe PDF(323Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：254/57  |  提交时间：2020/06/27
speech synthesis  unit-selection  target cost  deep metric learning  
Transfer Learning based Progressive Neural Networks for Acoustic Modeling in Statistical Parametric Speech Synthesis 会议论文
, 印度海得拉巴, 2018-9
作者:  Fu, Ruibo;  Tao, Jianhua;  Zheng, Yibin;  Wen, Zhengqi
浏览  |  Adobe PDF(340Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：229/46  |  提交时间：2020/06/27
Amplitude spectrum based excitation model for HMM-based speech synthesis 会议论文
Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH), 美国, 2012
作者:  Wen, Zhengqi;  Tao, Jianhua;  Zhengqi Wen
收藏  |  浏览/下载：20/0  |  提交时间：2020/10/27
Speech Synthesis  Hmm-based Speech Synthesis  Excitation Model  Amplitude Spectrum  
Pitch-Scaled Analysis based Residual Reconstruction for Speech Analysis and Synthesis 会议论文
Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH), 美国, 2012
作者:  Wen, Zhengqi;  Kawahara, Hideki;  Tao, Jianhua;  Zhengqi Wen
收藏  |  浏览/下载：20/0  |  提交时间：2020/10/27
Speech Parametric Representation  Pitch-scaled Analysis  Voicing Cut-off Frequency  Principal Component Analysis