基于统计声学模型的单元挑选语音合成算法

• 作者: 凌震华 王仁华
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 语音合成 单元挑选 统计声学模型 隐马尔柯夫模型(HMM) 最大似然准则
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 280-284
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.33
• 字数: 4438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.03.002

摘要

提出一种基于统计声学模型的单元挑选语音合成算法.在模型训练阶段,首先提取语料库中语音数据的频谱、基频等声学参数,结合语料库中的音段和韵律标注来估计各上下文相关音素对应的统计声学模型,使用的模型结构为隐马尔柯夫模型.在合成阶段,以使目标合成句对应的声学模型具有最大的似然值输出为准则,来进行最佳合成单元的挑选,最后通过平滑连接各备选单元波形来生成合成语音.以此算法为基础,构建一个以声韵母为基本拼接单元的中文语音合成系统,并通过测听实验证明此算法相对传统算法在提高合成语音自然度上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王仁华	中国科学技术大学电子工程与信息科学系讯飞语音实验室	60	608	13.0	22.0
2	凌震华	中国科学技术大学电子工程与信息科学系讯飞语音实验室	19	65	5.0	7.0