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文檔簡介
1、髓著計算機硬件水平的不斷發(fā)展,現(xiàn)有的語音合成技術已經(jīng)基本解決了朗讀風格語音合成的可懂度與自然度問題,語音合成相關的產(chǎn)品也越來越多的出現(xiàn)在人們的日常生活中。然而另一方面,人們對于語音合成系統(tǒng)的要求也日益提高,不再局限于簡單的文本信息播報,而是希望機器能夠具有與人類相似的通過語言表達情感的能力。因此,近些年來,具有表現(xiàn)力的語音合成受到人們越來越多的關注,也成為語音合成領域的一個研究熱點。 有表現(xiàn)力語音包括很多方面,其中不同情感、語氣
2、語調以及焦點的表現(xiàn)都是有表現(xiàn)力語音研究的重要方面。本文采取參數(shù)統(tǒng)計的方法,分析了情感語音的韻律表現(xiàn),并分別利用SFC模型和Trainable TTS對情感語音和焦點語音建模,取得了較好的韻律表現(xiàn)效果。整篇文章的結構安排如下: 第1章是緒論,其中簡單介紹語音合成研究的內容、原理以及現(xiàn)有的一些主要合成方法; 第2章中將介紹情感語音和焦點重音的概念,情感語音的聲學特性以及常見的情感語音合成方法; 第3章中將介紹韻律建模
3、的方法,重點介紹SFC模型,并利用SFC模型的分層疊加的特點對情感語音做韻律分析。在此基礎上添加改變SFC的韻律層次,通過單獨情感建模和混合情感建模兩種方法對情感語音建模,合成語音能夠較好的表現(xiàn)情感韻律。 第4章中重點介紹可訓練語音合成系統(tǒng)(Trainable TTS),在SFC模型情感韻律分析的結果基礎上利用Trainable TTS對情感語音以及語氣語調語音建模,合成語音有較好的表現(xiàn)力。接著針對焦點語音的韻律特點,結合SFC
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