基于基音同步叠加的汉语文语转换

提出了一种将基音同步叠加技术用于汉语文语转换系统的方法。主要介绍了系统的基本组成、语音基元选择、语音库的结构和检索、文本的预处理、合成规则、基音同步叠加技术等。该系统在语言学处理中采用了分词精度较高的基于词形统计的汉语文本切分算法 ;韵律处理采用了能有效控制合成语音韵律的语音合成规则 ;声学处理采用了基音同步叠加技术进行语音合成 ,易于调整合成语音的音高、音长和音强。测试表明 ,本系统语音输出清晰度达 95 % ,自然度达 8.1分 (按 10分制 ) ,基本达到实用的要求     

语音合成技术在藏语TTS中的应用研究

语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段,而语音中的韵律包含了说话人的意图信息,在帮助听者理解语言及意图时十分有用.对于韵律的研究是语音合成技术中的重要研究课题.通过介绍语音韵律控制技术及其在TTS中应用的一些情况,内容包括语音韵律研究的基本情况及今后的工作重点,语音合成技术中韵律调整的方法,以及TTS中的韵律生成模型和声学模块.     

基于古音系统的汉语方言语音合成

采用HTS语音训练合成工具和STRAIGHT语音合成器,尝试在未知某方言(或土语)的实际语音系统的条件下开展相应的语音训练合成工作。采用古音系统来转写汉语字音,并在此基础上设计相应的问题集以实现语音训练合成。设计了一套面向汉语方言语音合成的通用发音文本;录制了一些汉语方言点的合成语音语料库;搭建了基于古音系统的汉语方言语音合成平台。普通话的合成实验结果表明:基于古音系统训练合成出来的语音,在可懂度和音质上跟基于普通话拼音系统训练合成出来的语音非常接近。这表明基于古音系统进行汉语方言语音合成的方法是有效的、可行的。     

基于情感基音模板的情感语音合成

为了合成能够模拟表达说话人的情感状态的语音,提出一种基于情感基音模板的情感语音合成方法.该方法分别建立高兴、愤怒、悲伤和中立4种不同情感下的韵母基音模板库,建立4种声调模型,统计分析语音库中情感语音的韵律特征参数,运用基音同步叠加算法(PSOLA)合成含情感色彩的语音.实验以音节为合成单位,根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征,合成各种情感的语音.仿真实验结果表明:用情感基音模板合成的目标情感语音具有目标情感的音质色彩,再通过韵律参数调节,可合成较理想的情感语音.该方法可用于增加语音合成系统的智能化,提高人机交互的能力.     

利用说话人自适应实现基于DNN的情感语音合成

为了提高情感语音合成的质量,提出一种采用多个说话人的情感训练语料,利用说话人自适应实现基于深度神经网络的情感语音合成方法。该方法应用文本分析获得语音对应的文本上下文相关标注,并采用WORLD声码器提取情感语音的声学特征;采用文本的上下文相关标注和语音的声学特征训练获得与说话人无关的深度神经网络平均音模型,用目标说话人的目标情感的训练语音和说话人自适应变换获得与目标情感的说话人相关的深度神经网络模型,利用该模型合成目标情感语音。主观评测表明,与传统的基于隐马尔科夫模型的方法比较,该方法合成的情感语音的主观评分更高。客观实验表明,合成的情感语音频谱更接近原始语音。所以,该方法能够提高合成情感语音的自然度和情感度。     

用HD38880语音合成芯片构成的汉语合成器

数字语音合成技术作为语音智能的一部分有着广泛的应用前景,它是利用语音的参数模型,从语音信号中提取若干个参数,存放在固定的内存中,再生时用语音合成芯片还原成语音的,我们的工作是将日语专用的语音合成芯片HD38880移植到汉语上来,获得了满意的效果。本文介绍的汉语合成器是用合成芯片 HD38880以及参数EPROM 等少量硬件制成,合成声音清晰自然,且具有体积小結构简单的特点,在仪器仪表语音智能化、计算机自动应答等方面都可以应用。汉语合成器中参数EPROM的制作直接影响合成声音的自然度。文中将对参数EPROM的研制过程,汉语合成器的硬件結构和软件流程作详细描述,同时对其应用实例“报时时钟”作简要介绍。     

韵律控制技术及其在藏语TTS中的应用研究

语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段,而语音中的韵律包含了说话人的意图信息,在帮助听者理解语言及意图时十分有用.韵律的研究是语音合成技术中的重要研究课题.藏语语音韵律控制技术及其在藏语TTS中的应用,内容包括藏语语音韵律研究的基本情况及今后的工作重点,藏语语音合成技术中韵律调整的方法以及藏语TTS 中的韵律生成模型和声学模块.     

藏语语音合成系统的关键技术研究

文章根据藏语的语音规律和特点,以统计声学模型为基础,对藏语语音合成系统中的语料库设计与建设、韵律信息及标注、模型设计与训练及语音合成等关键技术进行了分析,对藏语语音合成系统的实现具有一定的参考价值。     

采用重音调整模型的HMM语音合成系统

韵律模型一直是语音合成中的研究重点,而重音则是目前韵律研究中的主要难点。在已有的研究工作中重音的定性分析较多,但重音生成则相对较少。该文采用基于重音调整的方法,构建了一个支持重音的隐Markov模型(hid-den Markov model,HMM)语音合成系统。在文本分析模块引入最大熵模型完成了基于文本特征的重音预测,然后根据重音调整韵律参数得到调整后的HMM模型,最后采用基于隐Markov模型的语音合成技术(hidden Markov modelbased speech synthesis,HTS)系统合成语音。实验结果表明:采用该方法能够合成出抑扬顿挫的语音。该方法的优势在于能够灵活地扩展到对其他语音表现力的合成。     

汉语情感语音合成的研究

本文探讨了一种汉语情感语音合成的方案。首先,根据汉语韵律的分层特点,采用SFC基频时长韵律模型,从语料库中提取出反映汉语情感特征的基频参数和时长参数曲线;然后,采用STRAIGHT语音分析与合成算法,用提取出的反映情感特征的韵律参数控制合成过程．从而合成出带有情感的汉语语音。