基于隐马尔可夫模型的跨语种语音合成方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·语音技术的发展 | 第10-12页 |
| ·现阶段主流语音合成技术简介 | 第12-13页 |
| ·单元拼接语音合成 | 第12页 |
| ·统计参数语音合成 | 第12-13页 |
| ·基于HMM的跨语种语音合成 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于HMM的参数语音合成方法 | 第15-23页 |
| ·基本技术框架 | 第15-19页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第16页 |
| ·系统流程框架 | 第16-19页 |
| ·同语种语音合成模型自适应技术 | 第19-22页 |
| ·流程框架 | 第19-20页 |
| ·MLLR算法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于决策树的模型聚类算法研究 | 第23-40页 |
| ·基于决策树的模型聚类 | 第23-24页 |
| ·聚类的相关算法准则 | 第24-31页 |
| ·最大似然准则与最小生成误差准则 | 第25-29页 |
| ·最小描述长度准则与交叉验证方法 | 第29-31页 |
| ·不同算法准则的效果对比 | 第31-38页 |
| ·ML与MGE | 第32-33页 |
| ·MDL与CV | 第33-37页 |
| ·准则间的优化组合 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 跨语种语音合成模型自适应方法 | 第40-51页 |
| ·传统的跨语种模型自适应 | 第41-43页 |
| ·音素映射与IPA | 第41-42页 |
| ·系统实现 | 第42-43页 |
| ·改进的跨语种模型自适应 | 第43-46页 |
| ·结合数据挑选的音素映射 | 第43-44页 |
| ·韵律信息映射 | 第44-45页 |
| ·改进后的系统流程 | 第45-46页 |
| ·实验与结果分析 | 第46-49页 |
| ·实验配置 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 中英文跨语种语音合成系统构建 | 第51-57页 |
| ·中英文跨语种语音合成系统框架 | 第51-52页 |
| ·数据准备 | 第51页 |
| ·系统框架 | 第51-52页 |
| ·实验评测 | 第52-53页 |
| ·系统应用展望 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第63页 |
| 待发表论文 | 第63页 |
| 硕士期间研究经历 | 第63页 |
