藏语拉萨话语音合成语料库的研究与建立

藏语语音合成语料库的好坏对合成语音质量有很大的影响。本文介绍了藏语拉萨话语音合成语料库的设计过程,语料的设计考虑了内容上和语义上的完整性,利用Greed算法实现对语料的选取,同时严格按照标准的录音过程对语料进行录制,最后设计了一套韵律标注规则对语料库中的语音数据进行了音段特征和超音段特征的标注,基本完成了藏语拉萨话语音合成语料库的建立。     

基于可变长音素序列拼接单元的维吾尔语语音合成技术研究

文章采用了一种以可变长音素序列为拼接单元的维吾尔语语音合成系统的技术方案,阐述了维吾尔语的语言特点及语音合成中必须考虑的语音协同发音等现象,给出了语音库的设计思路及其句子、短语、词语、音节以及音素等多级语音库结构,以便直接从语音库中找到拼接单元,还考虑了怎样合成语音库中没有拼接单元的情况。该方法能更好地利用自然语流的原始信息,提升了系统合成语音效果的自然度。     

藏语语音合成中文本分析的若干问题研究

文本分析是文语转换系统的前端,是制约语音合成自然度的一个重要因素,文章在考察汉语文本分析方案的基础上,分析了藏语的特点,提出了一套适合于藏语语音合成的文本分析模块的实现方案．文中采用最大匹配法和分词词库相结合的方法实现文本的自动分词,建立一套层次化的规则体系对文本进行规范化的处理,字音转换则通过SAMPA-ST的藏语机读音标系统来实现,本研究的完成为藏语的语音合成打下了良好的基础．     

藏语语音合成语料库的韵律标注规则设计

韵律标注是藏语语音合成语料库建设的重要环节.文章参考汉语韵律标注的研究成果,结合藏语自身的语音特点以及韵律特征,进行了面向藏语语音合成语料库的韵律标注研究,并设计一套包含拉丁转写、声调类型、音节结构、重音类型以及停顿指数的标注规则,为藏语语音韵律特征的研究提供了直观的、科学的方法.     

藏语语音合成中语料数据标注规则的设计

基于隐马尔可夫模型（HMM）的藏语语音合成系统中,语料数据的标注是训练声学模型的基础和关键。文章结合藏语独有的语音特点对语料数据设计套标注规则,并以Praat为标注环境实现语料的标注。     

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.     

关于语音合成语料库管理系统的开发

本文所介绍的语料库管理系统的主要用于语音合成语料库的管理工作。在Ｗｉｎｄｏｗｓ下,以Ｖｉｓｕａｌ ｆｏｘｐｒｏ３．０为开发工具,对语音合成语料库的各种语音数据进行综合有效地管理。     

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.     

基于语料库的藏语副词搭配研究

文章以计算语言学理论为指导,在传统藏语语法理论的基础上,针对藏文信息处理领域的实际需要,依据副词内部的功能差异和语料库统计数据,把藏语副词划分为十个子类,并根据频率、结构和功能特点做了详细的属性形式化描述,建立了藏语副词语法信息字典,同时,依据互信息理论构建了藏语副词的搭配信息库,分析了搭配词序列的语言学意义.     

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.     

汉语语音音素分割的一种新方法

音素分割在大词汇量连续语音识别的过程中起着重要的作用 .该文提出了一种简单实用的音素分割方法 ,比较好地解决了这个问题 ,并在大词汇量汉语语音识别中得到了应用 ,取得了较好的结果     

TSP5220语音合成系统

研究了语音合成芯片ＴＳＰ５２２０的合成原理及使用方法，设计并实现了由ＩＢＭ／ＰＣ机及ＴＳＰ５２２０组成的语音合成系统。该系统合成的语音具有较好的可懂性和自然度，且速率仅为１～１．７ｋｂ／ｓ，与６４ｋｂ／ｓＰＣＭ相比较，大大降低了存储语音所需的容量     

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。     

基于藏语信息处理的词类体系研究

在自然语言处理中,词类划分属于基础研究,其重要性不可忽视。文章以明确藏语词类划分的标准入手,根据藏语自身的特点和规律性、系统性,从藏文信息处理的角度出发,提出了自己的见解和分类方法,致力于探索藏语词类的划分标准,为藏文信息处理各个层次的发展进行最基础的研究。     

基于藏语信息处理的词类体系研究

在自然语言处理中,词类划分属于基础研究,其重要性不可忽视。文章以明确藏语词类划分的标准入手,根据藏语自身的特点和规律性、系统性,从藏文信息处理的角度出发,提出了自己的见解和分类方法,致力于探索藏语词类的划分标准,为藏文信息处理各个层次的发展进行最基础的研究。     

一种新的汉语连续语音统计切分算法

在分析最小相位群延迟函数特点的基础上，提出了一种改进的汉语连续语音自动切分算法，该算法利用短时能量和类音节平均统计时长构造的最小相位群延迟函数为切分依据，将连续语音切分成一系列类音节单元．实验结果表明，本算法具有96．4％的切分正确率，比原算法提高5．2％．     

基于功率谱包络动态分割的鲁棒语音端点检测

在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语音的频谱包络在时间维度上分割成具有特征同一性的时间块,以分割块为单位计算能量特征,并进行语音/非语音决策,从而达到提高语音端点检测的稳定性目的.实验表明,提出的方法有效提高了语音端点检测的鲁棒性.