语境相关的音素级语音合成系统中拼接平滑算法

为提高语音合成系统的性能,产生自然流畅的合成语音,该文结合多种拼接点过渡平滑算法,提出了一种以语境相关的音素为基本单元的基于隐Markov(hidden Markov model,HMM)模型的英语拼接合成系统.该合成方法兼有拼接合成以及参数合成的优点,具有相对的灵活性,以及一定的语音自然度.以音素为基本单元尽可能减少了拼接点的个数,降低拼接失真.实验结果表明,多种平滑算法的采用,保证了拼接边界过渡平滑连贯,提高了最终的拼接效果.     

基于说话人自适应训练的汉藏双语语音合成

根据藏语和汉语在发音上的相似性,提出了一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的汉藏双语语音合成方法。以声韵母为合成基元,采用多个普通话说话人和1个藏语说话人的语料库,利用说话人自适应训练,获得一个汉藏双语混合语言的平均音模型。通过说话人自适应变换,从混合语言的平均音模型获得普通话或藏语的说话人相关模型,从而合成出普通话或藏语语音。实验结果表明,在藏语训练语句较少的情况下,该方法合成的藏语语音明显优于仅采用说话人相关模型合成的藏语语音。     

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。     

汉语语音合成中文本处理的几个问题

分析了汉语语音合成系统中文本处理的特点，提出了利用多知识源进行文本处理的思想，有效地结合了分析处理过程中的静态知识和动态知识，针对不同的对象采用不同的知识源处理，兼顾了不同知识源的一致性和相关性，为语言学处理模块的设计与实现提供了清晰的层次化结构。     

基于正弦模型的汉语语音时长和音高的修正

把一种基于语音的正弦模型的音高和时长修正算法应用于汉语普通话语音的韵律调整,可调范围比较大,而且保证了合成语音的清晰度与自然度,非正式测听结果表明：该算法是一种很符合汉语语音的韵律调整的 算法。     

用TMS5220实现实时连续汉语语音合成的研究

讨论了连续汉语语音合成中的问题,介绍了采用线性预测方法,用专用语音合成芯片TMSs220实现实时连续汉语语音合成的原理和方法,同时以11个语音合成试验句和二字词组为例,进行了合成试验,得到了满意的结果。     

基于语音合成法的汉语人名语音库的设计应用

采用语音合成方法完成了汉语人名语音库的设计.声母部分直接采用录音样本,而韵母部分则通过激励声道频率响应函数来合成语音,然后通过声韵母拼接来实现人名语音合成,以此建立人名语音库.可以实现各种可能人名语音的合成,适合应用于多种电子自助系统中.     

基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取

声调是基音频率的轮廓,为准确提取基音频率,进行具有汉语特色的连续语音识别,提出了具有汉语特色的清浊音切分方法.与常用的阈值法相比,该方法能更好地找到清浊音的切分点,尤其是在字与字连接紧密时更有效(在这种情况下阈值法往往失效).在此基础上,利用小波变换的多分辨分析特性进行了汉语三字词语音基音频率的提取.实验结果显示,该算法能有效地将三字词语音分开,且得到的基音频率曲线符合汉语三字词语音的声调模式.     

一种采用基于语境松弛算法的汉语分词排歧方法

词切分是像汉语这类非拉丁语言的一个特有问题，并且由于汉语组词中普遍存在着岐义性和语境依赖性，这一问题也是一个尚未得到彻底解决的难题。本文通过仔细分析汉语分词岐义的规律，将追求整体最优效果的松驰算法引入到汉语自动分词的排岐研究中。借助于语词之间搭配关系等上下文约束条件以及词频、字频等统计数据，构造了一种汉语分词排岐的新方法。实验结果表明，这种方法在切分精度和切分速度上都取得了较好的效果，为解决汉语自动分词难题提供了一种新途径。     

流行语的特征及语境浅析

随着网络的飞速发展,对一些言语的流行起了一定的促进作用。这些流行语也体现了一定的特征。如创新性,时尚性、娱乐性、时事性、网络性、社会化以及简约化等。这些特征反映了当时的社会语境。流行语逐渐渗透到社会各个方面,并对当今社会语言有着重要影响。     

语音合成中基于听辨指导的权重训练算法

针对语音合成的基元选取中权重设定的问题提出了一种基于人工听辨指导的权重自动训练的方法。该方法首先通过人工听辨对现有的基元选取结果进行评测打分,然后采取韵律逼近的方法对人工评测的结果进行学习,进而对权重进行调整修正,从而实现权重的自动训练。实验表明:该方法较好地解决了权重设定的问题,使得合成语音的自然度听辨得分由3.49提高到4.02。同时,该方法还使得语音合成系统在使用过程中根据用户反馈自动进行优化成为可能。     

基于汉语语音音位的非特定人命令词识别算法研究

通过对汉语全音节的声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位分别建立HMM模型,实现对非特定人命令词的识别.该方法在识别阶段将置信度评估和不完全匹配的方法结合起来,在一定程度上提高了识别的质量.经实验证明了该算法的有效性.     

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。     

汉语语法基本单位的文化特征

汉语是一种单音节的语言,又是一种具有双音化节律特征的语言,这就决定了汉语语法有两个基本单位,一个是字,一个是词.字的界定在汉语中是清晰的,词的界定在汉语中有一定的模糊性,因为大多数词在本质上是一种字组,而字是汉语组织的基点,具有很强的分析性,任何字组在凝固性上都是先天不足的."字"与"字"既可以合起来组成一个语义相对统一的单位,又可以分开来游离出这个组合,回复其本身的字义.本文探讨了汉语语法基本单位的文化特征.     

基于声学特征凸显的汉语疑问句检出

疑问句在语音交际中占有重要地位,检出语音交际中的疑问句对把握语义重心和分析话语结构具有重要作用。在分析疑问语气凸显的声学特征的基础上,提出了一种基于声学特征凸显的汉语疑问句检出方法。该方法用支持向量机(SVM)对小时间粒度的疑问语气凸显进行建模,通过基于加窗机制的后处理方法判决语音是否为疑问句。在面向电话客服应用环境录制模仿的和真实的汉语对话语音库上进行了算法测试。实验表明该方法对汉语疑问句具有较好的检出性能。     

英语中汉语音译贷词的语言特征研究

在语言文化的交流和接触中,各种语言无不印有外来文化的深刻烙印。英语在其演变和发展的漫长历史中吸收、借用了一些具有特定意义的汉语词汇,以弥补其词项的缺位及文化概念缺失。本文以翔实的例证探讨了英语中汉语音译贷词的语音、语义和语法三方面表现出的典型语言特征。     

基于决策树的语音基元语境特征权重训练算法

提出了一种基于决策树的语音合成基元的语境特征权重训练算法.对语音数据库中的每个带调音节,利用语境相关的问题集和候选基元的频谱距离建立决策树.对每个要合成的音节,根据其语境特征,获得语音合成系统选择的基元的语境特征F*和该语境特征下决策树叶子结点中基元的语境特征F′.统计F′中每一个语境特征相对于F*的变化,根据语境特征变化的概率对权重进行调整.实验结果表明,这种方法能够训练出合理的语境特征权重,使得合成语音的自然度有一定提高.同时,利用这种方法还可以对语音合成系统进行实时优化.     

基于语境计算模型的汉语词义消歧

提出利用相对词频(Relative Word Frequency,RWF)来评估词语之间搭配强度。基于相对词频,提出语境计算模型,用于对汉语文本词义进行消歧。选择3个常用多义词进行试验,结果验证了该方法的有效性。     

基于状态驻留时间的汉语语音分段概率模型

为了解决分段概率模型 (SPM)因缺少对时间信息描述而带来的建模精度低的问题 ,提出了状态驻留分段概率模型 (SDSPM)。SDSPM中包含了用伽玛分布表示的状态驻留概率 ,以刻划语音的时间特征。此驻留概率相当于隐马尔可夫模型 (HMM)中的状态转移概率 ,但使 SDSPM描述语音时间特征的能力强于 HMM。SDSPM既改善了 SPM的模型性能 ,同时又避免了 HMM的计算复杂度问题。测试实验证明了 SDSPM模型在汉语语音识别中的有效性。     

基于单个词语特征模板的汉语词性标注

针对实际应用中语言模型应该占用更小存储空间且加载速度快等需求,采用最大熵模型进一步研究了汉语词性标注中设定的特征模板集和训练后模型大小、标注精度等指标之间的关系,并在国际汉语分词评测Bake off2007的PKU、NCC、CTB三种语料上进行了对比实验.实验结果表明,双词语组合特征模板大大增加了训练后模型的大小,对汉语词性标注精度却没有提高,而基于单个词语特征模板训练后的模型大小不足原先大小的1/5,标注精度却没有下降.