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基于统计参数模型的跨语言语音合成的研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 语音合成的研究意义第10页
        1.1.2 跨语言语音合成的研究意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-12页
        1.2.1 统计参数语音合成第11页
        1.2.2 跨语言语音合成第11-12页
    1.3 本文主要工作第12-15页
        1.3.1 研究内容第12-13页
        1.3.2 本文主要贡献第13-15页
第2章 基于HMM的跨语言语音合成第15-33页
    2.1 本章引论第15页
    2.2 HMM简介第15-21页
        2.2.1 HMM定义第15-17页
        2.2.2 观察序列概率第17-19页
        2.2.3 最优状态序列第19-20页
        2.2.4 计算HMM模型参数第20-21页
    2.3 基于HMM的语音合成系统第21-23页
        2.3.1 训练部分第21-22页
        2.3.2 合成部分第22-23页
    2.4 基于HMM的跨语言语音合成第23-29页
        2.4.1 同一说话人双语语料库跨语言语音合成第23-27页
        2.4.2 不同说话人大规模双语语料库跨语言语音合成第27页
        2.4.3 小规模双语语料库跨语言语音合成第27-29页
    2.5 实验及结果分析第29-32页
        2.5.1 语料库第29-30页
        2.5.2 实验设置第30页
        2.5.3 实验结果与分析第30-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 基于BLSTM的语音合成第33-50页
    3.1 本章引论第33页
    3.2 递归神经网络( RNN)第33-36页
        3.2.1 时间展开第34-35页
        3.2.2 前向传播第35页
        3.2.3 反向传播第35-36页
    3.3 长短时记忆递归神经网络( LSTM)第36-40页
        3.3.1 梯度消失问题第36-37页
        3.3.2 网络结构第37-38页
        3.3.3 前向传播第38-39页
        3.3.4 反向传播第39-40页
    3.4 双向长短时记忆递归神经网络( BLSTM)第40-42页
        3.4.1 双向递归神经网络( BRNN)第40-41页
        3.4.2 双向长短时记忆递归神经网络( BLSTM)第41-42页
    3.5 基于BLSTM的多语言语音合成第42-46页
        3.5.1 基于BLSTM的语音合成框架第43页
        3.5.2 英语语音合成输入输出特征选择第43-45页
        3.5.3 普通话语音合成输入输出特征选择第45-46页
    3.6 实验及结果分析第46-49页
        3.6.1 语料库第46页
        3.6.2 实验设置第46-47页
        3.6.3 实验与结果分析第47-49页
    3.7 本章小结第49-50页
第4章 基于BLSTM的低资源语音合成第50-60页
    4.1 本章引论第50页
    4.2 转移学习第50-52页
    4.3 多任务学习第52-53页
    4.4 基于单一语言BLSTM模型的语音合成第53页
    4.5 基于多语言BLSTM模型的低资源语音合成第53-55页
        4.5.1 多语言BLSTM模型第53-54页
        4.5.2 基于多语言BLSTM模型学习跨语言共享信息第54-55页
        4.5.3 基于多语言BLSTM的低资源语音合成第55页
    4.6 实验及结果分析第55-59页
        4.6.1 语料库第55-56页
        4.6.2 实验设置第56-57页
        4.6.3 实验结果与分析第57-59页
    4.7 本章小结第59-60页
第5章 总结与展望第60-62页
    5.1 研究工作总结第60-61页
    5.2 未来研究展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第68-69页

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