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基于隐马尔科夫模型的语音合成技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-11页
第一章 绪论第11-25页
   ·语音合成研究背景第11-13页
     ·概述第11-12页
     ·语音合成历史回顾第12-13页
   ·语音合成方法第13-20页
     ·物理机理语音合成第13-14页
     ·源-滤波器语音合成第14-18页
     ·基于波形拼接技术的语音合成第18-19页
     ·可训练的语音合成第19-20页
   ·多样化语音合成研究第20-21页
   ·论文的研究目标和内容第21-23页
   ·本论文的组织第23-25页
第二章 HMM在语音合成中的应用第25-40页
   ·HMM简介第25-28页
     ·马尔科夫链第25-26页
     ·隐马尔科夫模型(HMM)第26-27页
     ·HTK工具包第27-28页
   ·HMM在语音信号处理中的应用第28-30页
     ·HMM用于语音建模第28-29页
     ·HMM在语音合成中的应用第29-30页
   ·基于HMM的自动音段切分第30-38页
     ·基本流程第30-32页
     ·训练算法改进第32-37页
     ·实验结果第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第三章 Trainable TTS技术框架第40-57页
   ·概述第40-41页
   ·Trainable TTS框架第41-44页
     ·模型训练第41-43页
     ·后端合成第43-44页
   ·关键技术第44-51页
     ·STAIGHT分析合成算法第44-45页
     ·基于决策树的模型聚类第45-47页
     ·基于MSD-HMM的基频建模第47-49页
     ·结合动态特性的参数生成算法第49-51页
   ·中文Trainable TTS构建第51-55页
     ·建模参数配置第52页
     ·上下文属性和问题集设计第52-54页
     ·合成效果第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第四章 Trainable TTS技术改进第57-69页
   ·谱参数的选取优化第57-65页
     ·采用MCEP参数的效果分析第57-59页
     ·采用LSP参数的效果分析第59-61页
     ·加入LSP相邻阶差分参数的效果第61-64页
     ·合成效果评测第64-65页
   ·时长模型改进第65-67页
     ·改进前的时长模型第65页
     ·改进后的时长模型第65-67页
     ·改进效果评测第67页
   ·本章小结第67-69页
第五章 Trainable TTS训练准则改进第69-88页
   ·基于MGE准则的模型训练算法第69-77页
     ·生成误差函数定义第69-70页
     ·模型参数优化第70-72页
     ·考虑基频斜率的MGE训练准则第72-73页
     ·效果评测和分析第73-77页
   ·基于MGE准则的模型聚类算法第77-85页
     ·基于ML准则的模型聚类算法第78-79页
     ·基于MGE准则的模型聚类算法第79-82页
     ·改进效果第82-85页
   ·训练流程改进第85-87页
     ·基于MGE准则的Trainable TTS训练流程第85-86页
     ·效果评测第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第六章 Trainable TTS技术应用第88-103页
   ·说话人转换第88-96页
     ·基于MLLR的模型自适应技术第88-89页
     ·基于Trainable TTS的说话人转换第89-91页
     ·说话人转换实验第91-93页
     ·针对少量自适应数据的改进第93-96页
   ·富于表现力的合成第96-98页
     ·语气语调的实现第96-97页
     ·情感语音合成第97-98页
   ·多语种语音合成第98-100页
     ·英文语音合成第98-99页
     ·方言合成第99-100页
   ·嵌入式语音合成第100-102页
     ·静态存储第100-101页
     ·运算及动态存储第101-102页
   ·本章小结第102-103页
第七章 总结第103-106页
参考文献第106-113页
攻读博士学位期间发表的论文和参与的研究工作第113-116页
 发表论文第113-114页
 研究工作第114-116页
致谢第116页

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