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部分基于以下项目的的 PyTorch 实现： （音频预处理） （数据加载器采样器） 在线文字转语音演示 以下笔记本可在上执行： 对于音频样本和预训练模型，请访问上面的笔记本链接。 训练/合成英语文本到语音 英语 TTS 使用数据集。 下载数据集： python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=ljspeech 训练 Text2Mel 模型： python train-text2mel.py --dataset=ljspeech 训练 SSRN 模型： python train-ssrn.py --dataset=ljspeech 合成句子： python synthesize.py --dataset=ljspeech WAV 文件保存在samples文件夹中。 训练/合成蒙古语文本到语音 蒙古语文本转语音使用来自5 小时音频。

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利用语音在语谱图中表现出的不同特征, 提出了一种基于语谱图的语音端点检测算法。首先利用基音频 率检测的原理在语谱图矩阵中搜索浊音段, 然后计算出浊音段的信噪比, 再根据信噪比和语谱图矩阵中浊音段的 峰值进行完整的端点检测。因多数突发噪声并没有稳定的频率或者频率不在人的基音频率范围内, 因此, 该算法能 够很好地抑制突发噪声的干扰, 实验结果表明, 在信噪比为 10 dB以上时该算法能够准确检测出语音的端点位置。

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