【摘 要】
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语音合成是当今计算机智能应用领域的研究热点,目前它越来越广泛的应用于社会生活的各个方面,提高了人机交互性,发挥了很好的社会效益.但现阶段语音合成中存在的普遍问题是:
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语音合成是当今计算机智能应用领域的研究热点,目前它越来越广泛的应用于社会生活的各个方面,提高了人机交互性,发挥了很好的社会效益.但现阶段语音合成中存在的普遍问题是:合成语音的自然度不够高,韵律调整能力差.该论文主要从文语转换系统中连续的两部分,即前端的韵律结构预测和后端的语音合成实现入手研究,进而改善汉语语音合成的自然度.韵律结构预测具体包括韵律短语边界界定和语句重音判别两方面.韵律短语边界界定采用了基于结构助词驱动的方法,文中通过分析虚词的特征,研究了结构助词在连续语流中的特点、地位,以及在韵律短语界定中的作用,得到一组相应的规则.系统在采用基于错误驱动方法的基础上引入这些规则给出较为适当的韵律短语分界,赋予了语句发音的节奏感,获得了比较好的效果.语句重音判别利用了神经网络对大规模语料的自动学习能力,神经网络采用BP网络,它是一种多层前馈神经网络,可以实现从输入到输出的任意的非线性映射.BP神经网络的输入是从文本中提取的音节环境特征矢量,输出值经过二值化处理即成为重音标注结果.语音合成实现采用的是时域基音同步叠加法,通过该方法实现前端预测得到的韵律结构信息的韵律特征.韵律特征的修改主要通过调整音长和基频来实现.调整音长和基频的关键是在不改变基频轮廓的情况下计算合成基音标记,然后确定合成基音标记到分析基音标记的映射关系,根据此映射关系确定合成短时信号,再利用基音叠加算法输出合成语音.
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