统计参数语音合成中的基频建模与生成方法研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
表格索引 | 第12-13页 |
插图索引 | 第13-15页 |
第一章 绪论 | 第15-25页 |
·语音合成概述 | 第15-16页 |
·语音合成技术史 | 第16-18页 |
·机械式语音合成 | 第16页 |
·电子式语音合成 | 第16页 |
·共振峰参数合成 | 第16-17页 |
·基于波形拼接技术的语音合成 | 第17-18页 |
·基于隐马尔科夫模型的统计参数语音合成 | 第18页 |
·情感语音合成 | 第18-20页 |
·情感的分类 | 第19页 |
·情感特征的体现 | 第19页 |
·情感语音合成研究现状 | 第19-20页 |
·基频 | 第20-22页 |
·语音的产生机理 | 第20页 |
·基频的定义 | 第20-21页 |
·基频的特性 | 第21-22页 |
·本文的研究目标和内容组织 | 第22-25页 |
第二章 基于隐马尔科夫模型的统计参数语音合成 | 第25-39页 |
·隐马尔科夫模型应用于语音建模 | 第25-28页 |
·马尔科夫链 | 第25-26页 |
·隐马尔科夫模型 | 第26-27页 |
·HMM应用于统计参数语音合成 | 第27-28页 |
·基于HMM的统计参数语音合成方法概述 | 第28页 |
·模型训练端 | 第28-32页 |
·模型训练准备工作 | 第28-30页 |
·模型训练流程 | 第30-31页 |
·模型训练参数估计 | 第31-32页 |
·参数生成端 | 第32-33页 |
·参数生成流程 | 第32页 |
·参数生成算法 | 第32-33页 |
·基于HMM的统计参数语音合成系统的关键技术 | 第33-35页 |
·决策树聚类算法 | 第33-34页 |
·基于多空间概率分布的基频建模 | 第34-35页 |
·基于HMM的统计参数语音合成系统的优缺点 | 第35页 |
·本文研究的出发点 | 第35-37页 |
·本章小结 | 第37-39页 |
第三章 基于目标逼近特征的基频建模与生成方法 | 第39-49页 |
·前言 | 第39页 |
·目标逼近模型 | 第39-40页 |
·音节层基频特征提取 | 第40-41页 |
·基于上下文属性的决策树聚类 | 第41-42页 |
·基于目标逼近特征的基频建模与生成方法 | 第42-43页 |
·目标逼近模型拟合误差分析 | 第43-44页 |
·基于目标逼近特征的基频建模和生成方法实验 | 第44-48页 |
·实验系统构建与配置 | 第44-45页 |
·实验结果及分析 | 第45-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第四章 基于音节层特征的生成基频后处理方法 | 第49-59页 |
·前言 | 第49页 |
·音节层基频特征提取 | 第49-50页 |
·基于全局方差均衡化的基频后处理方法 | 第50-51页 |
·基于GBAM的基频后处理方法 | 第51-54页 |
·GBAM介绍 | 第51-53页 |
·基于GBAM的基频后处理方法介绍 | 第53-54页 |
·基于残差补偿的基频后处理方法 | 第54-55页 |
·基于音节层特征的生成基频后处理方法实验 | 第55-57页 |
·实验概述 | 第55页 |
·系统构建与实验配置 | 第55-56页 |
·实验结果与分析 | 第56-57页 |
·本章小结 | 第57-59页 |
第五章 基于目标逼近特征的合成语音情感转换方法 | 第59-69页 |
·前言 | 第59-60页 |
·基于HLLR自适应方法的情感语音合成 | 第60-61页 |
·MLLR模型自适应方法介绍 | 第60-61页 |
·基于MLLR的情感语音合成 | 第61页 |
·基于目标逼近特征的合成语音情感转换方法 | 第61-63页 |
·音节层基频特征提取 | 第61-62页 |
·基于目标逼近特征的合成语音情感转换方法介绍 | 第62-63页 |
·实验 | 第63-67页 |
·实验概述 | 第63-64页 |
·系统构建与实验配置 | 第64-65页 |
·实验结果与分析 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-69页 |
第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
·本文的主要贡献与创新点 | 第69页 |
·后续研究内容 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第77页 |