| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·背景 | 第9-12页 |
| ·语音合成技术简介 | 第9-10页 |
| ·语音合成技术的发展历史 | 第10-11页 |
| ·语音合成系统的分类 | 第11-12页 |
| ·波形拼接 | 第11-12页 |
| ·参数合成 | 第12页 |
| ·课题研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文安排 | 第13-14页 |
| 第二章 语音合成中声学建模技术的研究 | 第14-24页 |
| ·HMM模型框架 | 第14-19页 |
| ·HMM的定义 | 第14-15页 |
| ·HMM的基本问题及解决 | 第15-17页 |
| ·HMM的分类 | 第17-19页 |
| ·离散 HMM(DHMM) | 第17页 |
| ·连续 HMM(CHMM) | 第17-18页 |
| ·半连续HMM(SCHMM) | 第18-19页 |
| ·MSD-HMM(Multi-Space Probability Distribution HMM) | 第19-22页 |
| ·多空间概率分布 | 第19-21页 |
| ·MSD-HMM | 第21-22页 |
| ·上下文相关的声学建模技术 | 第22页 |
| ·本章小节 | 第22-24页 |
| 第三章 CN-galatea-Talk系统的关键技术 | 第24-44页 |
| ·上下文相关的声韵母建模 | 第24-36页 |
| ·合成基元的选择 | 第24-25页 |
| ·上下文无关基元的HMM训练 | 第25-27页 |
| ·基元 HMM模型的选择 | 第25-27页 |
| ·HMM的训练 | 第27页 |
| ·基于决策树的状态共享 | 第27-32页 |
| ·决策树划分特征的确定 | 第28-29页 |
| ·决策树问题集的定义 | 第29-30页 |
| ·决策树的构建 | 第30-32页 |
| ·状态时长模型 | 第32-35页 |
| ·基音周期模型 | 第35-36页 |
| ·语音合成模块的构建 | 第36-40页 |
| ·模型搜索 | 第36页 |
| ·确定状态时长 | 第36-37页 |
| ·参数生成 | 第37页 |
| ·基于 MLSA滤波器的合成器 | 第37-40页 |
| ·基于《知网》的多音字处理 | 第40-43页 |
| ·义元相似度计算 | 第41页 |
| ·虚词概念的相似度计算 | 第41页 |
| ·实词概念的相似度计算 | 第41-42页 |
| ·基于概念相似度计算的读音判断 | 第42页 |
| ·音字转换的流程 | 第42-43页 |
| ·优点与局限 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 实验和测试 | 第44-50页 |
| ·系统构建和主要流程 | 第44-47页 |
| ·系统总体结构 | 第44页 |
| ·语音库的建立 | 第44-45页 |
| ·模型训练流程 | 第45页 |
| ·语音合成流程 | 第45-47页 |
| ·系统测试 | 第47-50页 |
| ·测试语料 | 第47页 |
| ·评测标准 | 第47页 |
| ·评测步骤 | 第47-48页 |
| ·评测结果 | 第48-49页 |
| ·结果讨论 | 第49-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-51页 |
| ·全文总结 | 第50页 |
| ·工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54页 |