语音库自动构建技术的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 1 引言 | 第13-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·语音合成概述 | 第14-15页 |
| ·用于语音合成的语音库构建 | 第15-16页 |
| ·本论文的组织 | 第16-18页 |
| 2 隐马尔科夫模型 | 第18-25页 |
| ·HMM简介 | 第18-20页 |
| ·HMM的定义 | 第18-20页 |
| ·HMM的基本问题 | 第20页 |
| ·HMM基本算法 | 第20-23页 |
| ·前向-后向算法 | 第20-22页 |
| ·Viterbi算法 | 第22-23页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第23页 |
| ·HTK工具包 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 基于HMM的语音合成技术和语音库自动构建技术 | 第25-35页 |
| ·基于HMM的语音合成技术 | 第25-29页 |
| ·基于HMM的Trainable TTS | 第25-26页 |
| ·HTS语音合成系统参数模型 | 第26-27页 |
| ·HTS语音合成系统训练端算法 | 第27-28页 |
| ·HTS语音合成系统合成端算法 | 第28-29页 |
| ·语音库自动构建 | 第29-31页 |
| ·基于HMM的音段自动切分 | 第31-34页 |
| ·基于HMM的音段自动切分 | 第31-32页 |
| ·HTK工具音段自动切分 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 基于GMM和VDHMM融合的音频分类 | 第35-47页 |
| ·高斯混合模型 | 第35-38页 |
| ·模型描述 | 第36页 |
| ·模型训练 | 第36-37页 |
| ·高斯混合模型分类法则 | 第37-38页 |
| ·时长可变隐马尔科夫模型 | 第38-39页 |
| ·音频分类算法 | 第39-45页 |
| ·音频分类算法原理 | 第39-40页 |
| ·特征参数抽取 | 第40-42页 |
| ·归一化对数似然值 | 第42-43页 |
| ·嵌入GMM的VDHMM Viterbi算法 | 第43-45页 |
| ·音频分类实验 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 句子自动切分技术 | 第47-53页 |
| ·句子自动切分 | 第48-49页 |
| ·句子自动切分原理 | 第48页 |
| ·检查机制 | 第48-49页 |
| ·改进的句子自动切分算法 | 第49-50页 |
| ·句子自动切分实验 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 6 限定文本语料库自动构建 | 第53-63页 |
| ·语料库构建原理 | 第53-56页 |
| ·语料库构建方法 | 第56-59页 |
| ·语音单元影响 | 第57-58页 |
| ·语料的来源 | 第58页 |
| ·文本选择 | 第58-59页 |
| ·限定文本语料库自动构建 | 第59-61页 |
| ·限定文本语料库自动构建实验 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 7 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·全文工作总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| ·语音库自动构建中存在的问题 | 第64页 |
| ·未来工作安排 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
| 发表的论文 | 第70页 |
| 科研成果 | 第70页 |
