本发明公开了一种基于深层神经网络特征映射的非对称语音转换方法，属于语音转换技术领域。本发明的一种基于深层神经网络特征映射的非对称语音转换方法，针对源语音和目标语音的非对称数据，首先利用深层网络的预训练功能对其进行概率建模，通过提炼语音信号中蕴含的高阶统计特性，给出网络系数的后备优选空间；其次，利用少量对称数据进行增量学习，通过优化后的传递误差来修正网络权重系数，从而实现特征参数的映射。本发明优化了网络系数结构，并将其作为深层前向预测网络的参数初始值，进而在少量对称数据的增量学习过程中，反向传导优化网络结构参数，实现说话人的个性特征参数的映射。

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