TD-PSOLA技术在汉语语音波形编码合成中的应用

以时域基音同步叠加（ＰＳＯＬＡ）技术和一个全汉语单音节库为合成单元进行汉语语音波形编码合成,针对汉语语音的音高、时长、音强以及音节之间的协同发音效应等影响合成语音质量的主要因素,建立相应音节的声调曲线、时长规则和音节之间协同发音规则等韵律规则,并利用时域基间同步叠加法原理调整合成语音的音高和时长,从而使合成的语音比较清晰自然。     

汉语文语转换系统NLG-TTS的设计与实现

该文介绍了一个实用的汉语文语转换系统NLG-TTS.该系统的输入为自然汉语文本,对输入文本进行规格化处理和分词处理之后,根据汉语语言学规则对文本进行音位和韵律标注;系统选用汉语有调音节和常用词为语音合成基元,音元数据的压缩选用矢量和激励线性预测(VSELP)算法;NLG-TTS合成语音的实验试听效果良好.     

时域规则合成汉语语音的研究

本文探讨了时域合成汉语语音的特点,介绍了它的具体实现方法,並就如何在时域合成汉语四声的问題进行了详细地讨论,对于不同的合成方法进行了比较分析。另外探讨了韵母音素之间过渡的平稳性和其共振峰参数的关系。分析了汉语音节中过渡音的影响。     

汉语语音合成中基于语境特征的清浊音时长调整

汉语语音合成中音节内清音和浊音的时长是影响合成语音自然度的重要因素。在HMM汉语语音合成中,提出了一种基于语境特征的清浊音时长调整算法。在算法中,首先对清音相对音节的时长根据语境特征进行决策树聚类。合成时,从该决策树得到对应音节的清音相对时长参考值,合成语音的清音和浊音时长按照参考值进行调整。试验表明该算法可以提高HMM汉语语音合成的时长预测准确度,有效地提高合成语音的自然度。     

一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法

首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.     

基于PSOLA技术的汉语语音规则合成系统

研究了使用基音同步叠加算法（ＰＳＯＬＡ），来改变汉语语音的音高、音强和音长，进行汉语语音合成的方法。同时对于其中的主要参数：基音同步标志，则利用了改进的自相关算法、ＨＩＬＢＥＲＴ变换原理和搜索算法，建立了精确自动确定标志的软件。另外提出了汉语词调的优化统计方法，得出了词调的定量描述规则。最后运用ＰＳＯＬＡ算法原理，加上汉语全音节音库和较为完善的韵律规则库，设计了一个较为清晰、自然的汉语语音规则实时合成系统。     

一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法

首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.     

基于规则的现代藏文音节字检错研究

藏文音节字检错是藏文文本校对的重要环节。文章通过分析现代藏文音节字,将藏文音节字分为规则音节字(遵循组件组合规则的藏文音节字)和不规则音节字(不遵循组件组合规则的音节字)两种。对规则音节字采用了音节字组件组合规则进行检错,对非规则音节字采用建立梵源藏文词典、音译藏文词典和本体非规则音节字词典进行检错。实验表明,文章提出的藏文音节字检错方法对报纸类藏文的检错率为100%。     

基于语料的比喻词构词规则研究

构词法一直是词汇学研究的重点。《现代汉语词典》(5版)中双音节比喻词的构词规则主要是:内部结构为名+名的联合式双音节名词,内部结构为动+名的定中式双音节名词,内部结构为名+动的双音节动词,内部结构为名+形的状态形容词。     

藏文音节校对模型建设研究

文章就藏文字处理领域对藏文校对功能的实际需要,提出了基于音节的藏文文本校对方案对藏语音节规则的详细描述.采用统计方法对藏语音节的搭配规则等做了探索性的研究,创建了音节及音节搭配规则等多种知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错.设计实现了音节规则模型与音节库模式匹配方法相结合的音节级查错.通过借鉴藏文传统语法理论、现代语言学理论、计算机技术和统计学理论等知识,介绍了藏文文本校对的设计思想,给出了藏文文本校对系统的组成原理、关键技术及可操作的实现方法.实验结果表明,基于音节的查错方案是可行的.为进一步研究开发藏文智能校对软件提供了所需的规则特征集和统计语料等基础性的研究资料.也为将来实现基于词、语法和语义层面的校对奠定了基础.     

安多藏语语音合成语料库的设计

藏语语音合成语料数据库的优劣对合成语音质量有很大的影响,语料的设计考虑了音段和韵律,语料库中包含藏语的音节、词语、独白语句和情景对话语等.     

藏文音节规则模型及应用

首先介绍藏文音节独特的构造方法, 以及藏文字母的语音特性带来的藏文组合形式上的诸多限制。然后以藏文音节为研究对象, 借助藏文语法规则, 建立现代藏文音节的简化模型和相应的规则库,并介绍其应用领域。最后提出一种基于音节模型的的藏文音节自动拼写算法, 并通过实验验证规则方法的有效性。     

汉语孤立词声韵分割算法的研究

文章从汉语语音评价系统设计的需要出发,针对DTW算法和汉语音节的特点,研究并实现了汉语音节中声母和韵母分割的两种算法,算法依据的基础都是依据不同类语音段数据相异的原理.在实际系统测试中,发现基于段间距离的分割算法取得了良好的实验结果,可以作为汉语语音评价系统中的声韵分割算法.     

汉语连续语言的自动分段

汉语是由单音节字组成的,而每个音节字又是由声母和调母组成的,分段就是从语言流背景噪声中检取出各音节字并分割出各音节字中声母和调母的范围。本文根据汉语时域参数的统计分布,设置若干阈值,用自动分段程序得出寂静、声母和调母的范围;以语言信号流波形的人工分段结果为标准,得出两句汉语(一句为女声,16个音节字;另一句为男声,9个音节字)的自动分段结果,其准确率达97％以上。     

基于词类序列的汉语语句韵律结构预测

为完善计算机汉语语音合成,构建了韵律结构预测系统。该系统区分了现代汉语中韵律结构与语法结构存在对应关系和不存在对应关系的两类单位,采取确定韵律结构和调整韵律结构,分别处理这两类单位;考虑了"的"、"介词"等功能词在韵律短语预测中的作用;面向汉语文语转换应用的语句韵律词及韵律短语;只依赖语句的词类音节数序列等简单的文本信息。在107句语料上进行了测试。结果表明:韵律词预测正确率达95%,韵律短语预测正确率约81%,操作性较强。     

现代藏文文本校对设计方案研究

文章在win8操作系统支持下,设计并实现了基于音节的现代藏文文本校对功能。通过分析和研究藏文音节的拼写规则,对传统藏语中的音节拼写规则进行了详细的形式化描述。采用统计方法对藏语音节的搭配规则做了探索性的研究,创建了音节搭配规则知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错,创建了音节规则校对模型,运用音节规则模型实现现代藏文文本的音节级校对功能。     

汉语语音连接词的分段和识别

本文提出一种汉语语音连接词音节分割方法。根据汉语语音学知识分析了语音分段中的四种音节连接方式,除了短时能量和过零率外在处理鼻辅音连接时采用了预测误差的微分△E和信号能量的微分△E_s两个特征。综合分段算法可以确定语音串中音节的边界。当输入速度为4～5音节时分割成功率达97.5％。我们采用此方法对定人发音的数字串和连接词进行一系列识别实验、识别结果验证了方法是简便和有效的。     

汉语普通话双音节句实验研究

该文主要研究双音节句在不同焦点、语气下的表现。目的是为了考察汉语双音节组合的调形模式是否以及如何受到语调影响。实验设计了16组双音节目标句,每组包含宽、前、后3种焦点和陈述、疑问两种语气。实验结果描述出16个双音节组合中前焦和后焦的聚焦模式,其中包括含有上声的组合。实验发现,在聚焦手段中,前后音节的高音点差值在16个组合中都起到了区分焦点的作用,并再次证明汉语语调存在稳定的"二字组基本单元";双音节句的疑问语气信息由高音点的位置决定,疑问与陈述语气的差异突出表现为疑问语气的高音点更高。     

基于目标逼近特征和双向联想贮存器的情感语音基频转换

提出了一种用于情感语音合成的基频转换方法.该方法使用定量目标逼近(q TA)特征作为语音音节层的基频描述,并用高斯双向联想贮存器(GBAM)实现中性合成语音音节层q TA参数向目标情感语音音节层q TA参数的转换.在模型训练阶段,首先基于中性语料库和统计参数语音合成方法构建中性语音合成系统;然后利用少量情感录音数据,将从情感语音文本对应的中性合成语音中提取的q TA参数作为源数据,将情感录音中提取的q TA参数作为目标数据,进行GBAM转换模型的训练.在情感语音合成阶段,利用训练得到的GABM模型,实现中性合成语音基频特征向目标情感的转换.实验结果表明,该方法在目标情感数据较少的情况下可以取得比最大似然线性回归(MLLR)模型自适应方法更好的情感表现力.     

按计声调音节将汉字压减至1800个左右的可行性

按计声调音节把汉字数目压减至1800个左右的重大意义和可行性,对高频汉字和特别常用汉字在全部计声调音节中的分布以及各计声调音节内的汉字和特别常用汉字在全部计声调音节中的分布以及各计声调音节内的汉字相互之间的联系进行了研究;对减汉字数目的具体方法也进行了初步探讨,为汉字的发展开辟了一条颇值得人们研究的方向。明确地指出了没有声调就构不成汉语的音节,汉语的音节只能指汉语的1325个计声调音节,而不是400多个不计声调音节。两个声调不同的汉字不能称为同音字。论证了在双音节词和多音节词占绝对优势的现代汉语背景里,汉文单词与英文单词属于同一层次的概念;汉字与英文字母属于同一层次的概念;构成汉字的笔画与构成英文字母(如A、E)的笔画也属于同一层次的概念。提出了汉字不仅是而且也应该充当现代汉语的音节字母;汉字总数应当和英文字母总数一样确定而有一定的限制;汉文单词是由汉语音节字母(汉字)构成的;解决同音汉字问题就是解决汉语同音字母问题。按计声调音节压减汉字字数是实现汉语“一语双文”的惟一可行途径,是中国文字发展的惟一正确的方向。