| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第11页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基于HMM的统计参数语音合成基本原理 | 第13-24页 |
| 2.1 HMM基本原理 | 第13-15页 |
| 2.1.1 HMM的基本问题及其求解 | 第13-15页 |
| 2.2 语音合成基本框架 | 第15-19页 |
| 2.2.1 语音分析阶段 | 第16页 |
| 2.2.2 标注数据生成阶段 | 第16页 |
| 2.2.3 HMM训练阶段 | 第16-18页 |
| 2.2.4 语音合成阶段 | 第18-19页 |
| 2.3 主要算法原理 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于决策树的模型聚类 | 第19页 |
| 2.3.2 基于MSD-HMM的基频建模 | 第19-20页 |
| 2.3.3 考虑动态特征的建模及参数生成 | 第20-21页 |
| 2.4 语音质量评价指标 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于后置滤波器参数自适应的语音合成改进算法 | 第24-34页 |
| 3.1 后置滤波器参数自适应基本原理 | 第24-27页 |
| 3.1.1 特征参数选取 | 第24-25页 |
| 3.1.2 滤波器参数自适应 | 第25-26页 |
| 3.1.3 后置滤波器 | 第26-27页 |
| 3.2 算法实现步骤 | 第27-29页 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 具有谐波加噪声激励模型的语音合成改进算法 | 第34-44页 |
| 4.1 谐波加噪声激励模型基本原理 | 第34-37页 |
| 4.1.1 迭代自适应逆滤波 | 第35页 |
| 4.1.2 谐波加噪声模型参数估计 | 第35-37页 |
| 4.1.3 声门波信号重构 | 第37页 |
| 4.2 算法实现步骤 | 第37-39页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 具有相位特征的正弦模型语音合成算法 | 第44-53页 |
| 5.1 正弦模型原理 | 第44-47页 |
| 5.1.1 提取幅度特征 | 第44-45页 |
| 5.1.2 提取相位特征 | 第45-47页 |
| 5.1.3 正弦模型语音重构 | 第47页 |
| 5.2 算法实现步骤 | 第47-49页 |
| 5.3 仿真实验与结果分析 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 主要结论与展望 | 第53-55页 |
| 主要结论 | 第53页 |
| 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |