Semester thesis for autumn semester 2007

for 2 Students in Department D-ITET/D-INFK

Stimmtransformation für Sprachsynthese mittels Hidden-Markov-Modellen

Eine neuere Methode zur Synthese von Sprachsignalen verwendet kontextabh?ngige Laut-HMM (Hidden-Markov-Modelle). Diese Methode ist attraktiv, weil sie grunds?tzlich die M?glichkeit bietet, die stimmlichen Eigenschaften der Sprachsynthese auf eine neue Stimme zu adaptieren, also eine Art der Stimmtransformation durchzuf?hren. In dieser Arbeit geht es darum, ausgehend von einer Vorg?ngerarbeit die vorhandene HMM-basierte Sprachsynthese zu erweitern und Experimente zur Stimmtransformation zu machen, d.h. zu testen, wie gut sich eine gegebene synthetische Stimme auf eine neue adaptieren l?sst.

Kind of Work:	HMM, Signalverarbeitung mit Matlab
Requirements:	Vorlesung Sprachverarbeitung wird empfohlen
Contact Person:	, ETZ D97.5, +41 44 63 25548
Professor:	Prof. Dr. Lothar Thiele