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摘要:
为了更好地研究语音合成在闽南语上的应用,建立了闽南语数据库,并验证了Tacotron2为有效的语音合成模型.数据库方面,建立起地方特色的闽南语词库和音素体系;模型框架方面,在Tacotron和Tacotron2以及结合了两者不同模块的融合框架上进行实验对比.在厦门大学自主采集的厦门口音闽南语数据集的基础上,使用闽南语识别模型对语音数据进行解码得到对应的带有标点符号的音素序列,通过专业定制的词典建立音素标注体系,进行多组实验,比较采样率、建模方式和模型结构对合成音质以及稳定性的影响,通过梅尔谱和编码解码对齐图等评测标准,得到了三者的最佳搭配方案.
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关键词云
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文献信息
篇名 端到端闽南语合成系统的设计与实现
来源期刊 厦门大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 语音合成 端到端模型 深度学习 闽南语
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 988-994
页数 7页 分类号 TP319
字数 语种 中文
DOI 10.6043/j.issn.0438-0479.201909027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李琳 26 117 7.0 10.0
2 洪青阳 18 113 7.0 10.0
3 许彬彬 11 9 2.0 2.0
4 陈越 5 15 2.0 3.0
5 颜世江 1 0 0.0 0.0
6 颜婉玲 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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1984(1)
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1988(1)
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研究主题发展历程
节点文献
语音合成
端到端模型
深度学习
闽南语
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
厦门大学学报(自然科学版)
双月刊
0438-0479
35-1070/N
大16开
福建省厦门市厦门大学囊萤楼218-221室
34-8
1931
chi
出版文献量(篇)
4740
总下载数(次)
7
总被引数(次)
51714
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