【摘 要】
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近年来，基于隐式马尔可夫模型(HMM)的语音合成系统得到越来越多的重视。与一直以来语音合成的主流方法--基于大语料库的波形拼接合成相比，基于隐式马尔可夫模型的语音合成系统
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近年来，基于隐式马尔可夫模型(HMM)的语音合成系统得到越来越多的重视。与一直以来语音合成的主流方法--基于大语料库的波形拼接合成相比，基于隐式马尔可夫模型的语音合成系统具有系统结构简单，构建时间短，合成时占用资源少等优势。同时系统属于参数化合成方法，合成结果灵活多变，可以很容易地表现不同的语音风格和声音特点，为语音合成的发展开启了新篇章。
在学习和研究HTS(HMM-based speech synthesis system)工具包的基础上，根据实验室现有的汉语隐式马尔可夫模型，作者完整建立了一个汉语语音合成系统，并完成了多项探索工作。具体工作包括：
1.根据系统需要，针对语音梅尔倒谱系数、基音和状态持续时间三种参数，分别训练其基于上下文的隐式马尔可夫模型。
2.研究HTS中的合成声码器，实现本系统中基于梅尔对数谱近似(Mel Log Spectrum Approximation，MLSA)的合成声码器。
3.学习并理解基于隐式马尔可夫模型的语音参数生成算法，针对语音梅尔倒谱系数、基音和状态持续时间三种参数，分别实现其参数生成算法。
4.实现了语音变调、变速。
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