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汉语文语转换系统中可训练韵律模型的研究 总被引:4,自引:1,他引:4
针对汉语的韵律特征受语境参数影响时,表现出层次性的特点,本文描述了一种带特殊加权因子和输出优化功能的人工神经网络,并用其来构筑汉语TTS系统的韵律模型。大量测试表明,该人工神经网络的拓扑结构相较传统的人工神经网络模型更能反映出汉语的韵律特点。它提高了模型本身的收敛速度和运算精度,从而改善了整个韵律模型的质量。同时,本文还对汉语音节的基频曲线进行了规格化处理,较详细的分析了音节基频规格化参数-SPiS,在基频调节中的作用和方式。SPiS参数能够反映出汉语的声调特点,且方便了网络模型的建立和汉语韵律的控制。 相似文献
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汉语文语转换系统的语音规则和声学参数 总被引:2,自引:0,他引:2
利用瑞典皇家理工学院(KTH)语言通讯和音乐声学系Carlson和Granstrom设计的多语种文语转换系统,进行了汉语文语转换研究。对汉语文语转换用的基本语音规则和声学参数做了分析、设计和调试,特别对轻声、儿化和变调进行了研究。 相似文献
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粤语文语转换系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于计算机辅助数学(CAI)发展的需要,我们基于IBM系列微机,建立了一个粤语(广州话)文语转换系统。通过对粤语发音规律及语音参数的研究,此系统应用了共振峰参数语音合成技术,以无调音节和声调模式为基本合成单元,从自然语流中提取每个音节的共振峰语音参数并建立了供合成用的语音参数库。为实现计算机上的文语转换,自行编制了语音管理程序。此系统实现了国家一、二级汉字的广州话读音。日、英、俄文字母的发音及若干科学符号的广州话读音。且实现了计算机显示及相应发音的自由控制。 相似文献
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现阶段用于语音转换的深度学习方法多是通过使用大量的训练数据来生成高质量的语音。本文提出了一种基于平均模型和误差削减网络的语音转换框架,可用于有限数量的训练数据。首先,基于CBHG网络的平均模型使用排除源说话人和目标说话人的多说话人语音数据进行训练;然后,在有限数量的目标语音数据下对平均模型执行自适应训练;最后,提出一种误差削减网络,可以进一步改善转换后语音的质量。实验表明,所提出的语音转换框架可以灵活地处理有限的训练数据,并且在客观和主观评估方面均优于传统框架。 相似文献
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通过对高频语抗噪声通讯系统的研究,并经实验证明该系统的高频语通讯具有很强的抗环境噪声功能,较好地解决了噪声环境中的传递语音,高频语生成的数学表达。高频语通讯装置的研究设计;采用该装置在实验室内分别用语音声级85、90,95dB(A)在高于该声级的噪声环境下作或懂度实验研究;高频语声级90dB(A)在舰船主机舱室105dB(A)环境下载与不载耳塞的可懂度试验,该系统的形成,在语音,环境噪声比为-10至-15dB时语言可懂度可达90%以上,从理论上升到研制装置成功,突破了传统的语言传递遵循部位机理的信噪比必须为+5dB的论点。 相似文献
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提出了一种融合梅尔谱增强与特征解耦的噪声鲁棒语音转换模型,即MENR-VC模型。该模型采用3个编码器提取语音内容、基频和说话人身份矢量特征,并引入互信息作为相关性度量指标,通过最小化互信息进行矢量特征解耦,实现对说话人身份的转换。为了改善含噪语音的频谱质量,模型使用深度复数循环卷积网络对含噪梅尔谱进行增强,并将其作为说话人编码器的输入;同时,在训练过程中,引入梅尔谱增强损失函数对模型整体损失函数进行了改进。仿真实验结果表明,与同类最优的噪声鲁棒语音转换方法相比,所提模型得到的转换语音在语音自然度和说话人相似度的平均意见得分方面,分别提高了0.12和0.07。解决了语音转换模型在使用含噪语音进行训练时,会导致深度神经网络训练过程难以收敛,转换语音质量大幅下降的问题。 相似文献
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利用瞬态包含泵浦抽空的SBS理论模型对独立双池受激布里渊散射系统进行数值模拟,给出了能量转换效率随泵浦功率密度的变化规律。实验验证,理论值与实验结果相吻合。 相似文献
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