| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 概述 | 第11页 |
| 1.1.2 语音合成系统的分类和研究现状 | 第11-12页 |
| 1.1.3 HMM 在基于参数的语音合成中的应用方向 | 第12页 |
| 1.2 论文的研究目标和内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型介绍 | 第14-21页 |
| 2.1 隐马尔可夫模型介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型的三大基本问题及解法 | 第15-16页 |
| 2.3 隐马尔可夫模型的分类 | 第16-20页 |
| 2.3.1 离散隐马尔可夫模型(DHMM) | 第17页 |
| 2.3.2 连续隐马尔可夫模型(CHMM) | 第17页 |
| 2.3.3 半连续隐马尔可夫模型(SCHMM) | 第17-18页 |
| 2.3.4 多空间概率分布隐马尔可夫模型(MSD-HMM) | 第18-20页 |
| 2.4 上下文相关的声学建模技术 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 HMM 在语音自动切分中的应用 | 第21-31页 |
| 3.1 语音自动切分的概述 | 第21页 |
| 3.2 自动切分的基本流程 | 第21-22页 |
| 3.3 基于不定长HMM 的自动音段切分 | 第22-27页 |
| 3.3.1 系统的总体流程 | 第23-24页 |
| 3.3.2 不定长单元的选择 | 第24-25页 |
| 3.3.3 不定长单元模型的建立 | 第25-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.4.1 数据准备 | 第27页 |
| 3.4.2 建立基本系统 | 第27页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于参数的语音合成方法 | 第31-45页 |
| 4.1 基于参数语音合成系统的框架 | 第31-33页 |
| 4.1.1 模型训练 | 第31-33页 |
| 4.1.2 后端合成 | 第33页 |
| 4.2 基于参数的中文语音合成系统的实现 | 第33-37页 |
| 4.2.1 中文合成单元的选择 | 第33-34页 |
| 4.2.2 汉语上下文合成单元模型 | 第34-36页 |
| 4.2.3 前期准备 | 第36页 |
| 4.2.4 模型的训练 | 第36-37页 |
| 4.2.5 语音的合成和效果评估 | 第37页 |
| 4.3 基于MGE 准则的模型训练算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 生成误差函数定义 | 第38页 |
| 4.3.2 模型参数优化 | 第38-40页 |
| 4.3.3 效果评测和分析 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 HMM 在说话人转换中的应用 | 第45-49页 |
| 5.1 说话人转换的概述 | 第45页 |
| 5.2 基于参数的语音合成系统的总体框架 | 第45-46页 |
| 5.3 运用MGE 标准的说话人转换 | 第46-48页 |
| 5.3.1 MGE 标准的定义 | 第46-47页 |
| 5.3.2 对MSD-HMM 的MLLR 适应算法 | 第47页 |
| 5.3.3 运用MGE 标准的参数更新 | 第47-48页 |
| 5.3.4 实验评估 | 第48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 全文总结 | 第49-51页 |
| 6.1 主要结论 | 第49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
