情感语音合成中韵律参数的基频研究

在语音合成技术的研究中,情感语音合成是当前研究的热点.在众多研究因素中,建立恰当的韵律模型和选取好的韵律参数是研究的关键,它们描述的正确与否,直接影响到情感语音合成的输出效果.为了攻克提高情感语音自然度这一难点,对影响情感语音合成技术韵律参数进行了分析,建立了基于关联规则的情感语音韵律基频模型.本文通过研究关联规则、改进数据挖掘Apriori算法并由此来获得韵律参数中基频变化规则,并为情感语音合成的选音提供指导和帮助.     

基于Tacotron模型和韵律修正的情感语音合成方法

语音合成技术日趋成熟,为了提高合成情感语音的质量,提出了一种端到端情感语音合成与韵律修正相结合的方法。在Tacotron模型合成的情感语音基础上,进行韵律参数的修改,提高合成系统的情感表达力。首先使用大型中性语料库训练Tacotron模型,再使用小型情感语料库训练,合成出具有情感的语音。然后采用Praat声学分析工具对语料库中的情感语音韵律特征进行分析并总结不同情感状态下的参数规律,最后借助该规律,对Tacotron合成的相应情感语音的基频、时长和能量进行修正,使情感表达更为精确。客观情感识别实验和主观评价的结果表明,该方法能够合成较为自然且表现力更加丰富的情感语音。     

基于韵律特征参数的情感语音合成算法研究

为了合成更为自然的情感语音,提出了基于语音信号声学韵律参数及时域基音同步叠加算法的情感语音合成系统.实验通过对情感语音数据库中生气、无聊、高兴和悲伤4种情感的韵律参数分析,建立4种情感模板,采用波形拼接语音合成技术,运用时域基音同步叠加算法合成含有目标感情色彩的语音信号.实验结果表明,运用波形拼接算法,调节自然状态下语音信号的韵律特征参数,可合成较理想的情感语音.合成的目标情感语音具有明显的感情色彩,其主观情感类别判别正确率较高.     

维吾尔语陈述句韵律层级停顿模型研究

以提高合成语音自然度为研究背景,以建立陈述句中各韵律层级时长模型为研究目的,首先制定维吾尔语韵律层级划分规则,针对已筛选的40630个典型文本句子进行各韵律层级的人工标注,利用统计方法建立各个韵律层级的时长模型。实验结果表明,本文研究思路和方法切实可行,为提高语音合成自然度打下一个坚实的基础。     

维吾尔语情感语音韵律转换研究

面向维吾尔语情感语音转换,提出一种韵律建模转换方法。该方法结合了维吾尔语韵律特点及语言特点,首次利用离散余弦变换（DCT）分别参数化维吾尔语音节和韵律短语的情感基频。采用高斯混合模型（GMM）训练中性-情感基频联合特征,同时合成中性语速情感语音和情感语速情感语音,主观评测结果显示情感语速更有助于表达情感效果。主客观实验结果显示转换方法可有效进行维吾尔语情感韵律转换,三种情感下,音节和韵律短语的结果均达到75%以上,韵律短语的转换效果要稍优于音节。     

基于韵律规则的基频曲线预测模型

汉语语音合成中基频曲线(F0 曲线)预测是决定合成语音声调自然度的关键因素,为了使生成的基频曲线过渡自然,提出应用连接段基频曲线模式连接各音节的方法.连接段和音节基频曲线模式使用聚类、分析修正的方法获得,相互问有重叠性,应用时根据参数来确定选取区域,进行连接.通过实验过程中分析总结得到的规则确定基频曲线模式参数.实际应用于 PSOLA 语音合成系统后,经实验证明合成语音声调自然度明显提升.     

基于共振峰合成和韵律调整的语音验证码方法研究*

为了提高语音验证技术的有效性,提出了一种基于共振峰合成、修改时长和调节韵律的随机语音验证码生成方法。该方法选择音素作为语音合成单元,基于规则在合成过程中设定随机语速参数,以及调整单元之间的连接规则来实现韵律的随机调整,使得语速和韵律具有不确定性和不可预测性,从而有效降低了自动语音识别技术（ASR）对语音码的识别率,增强了语音验证码的抗攻击性。合成的语音验证码的人耳识别率达到了90%左右,ASR的识别率为28.8%,主观平均判分（MOS）为4分,语音码的可懂度和清晰度达到了满意的效果。实验结果验证了所提方法的可行性。     

基于广义回归神经网络的情感语音韵律特征预测

韵律特征是语音信号中情感信息的主要表征之一。为了更好地进行情感语音合成的研究,本文通过提取普通话情感语音的韵律特征进行分析,采用广义回归神经网络构建了一个情感语音韵律特征预测模型,并根据所提取的测试集数据文本语境信息进行韵律特征预测,实验获得了相应的结果。实验结果表明,情感语音韵律特征预测效果较好。     

一种数据驱动的汉语成句语音韵律特征产生模型的研究

针对汉语发音特点，基于对大量自然汉语语句基频轮廓数据的统计和分析，提出一种用于数据驱动生成汉语韵律特征的数学模型。该模型以基频参数为主，辅以时长和增益参数，能表现汉语的语气、短语节奏、韵律词声调及轻重音多层韵律信忠，各层参数可按语言知识分类训练和标注。给出了模型的各种归一化“调素”函数和变调规则。仿真实验表明了该模型的有效性。     

基于随机事件处理的情感建模研究

针对各种传感器采集到的随机数字量，进行归一化和修正，使之符合人类对外界刺激的感觉。同时利用人工心理理论建立了一个基于随机过程的情感空间，用修正过的外界刺激作为输入，产生模拟的人类情感。这种产生的模拟的情感同时也对模型参数进行修正。     

A Metrical Model of Prosody for Multilingual TTS

The model of prosody used in the Aculab TTS system is unusual in several respects. Firstly, it is based firmly on current metrical theories of prosody. Secondly, it is entirely knowledge-based: there are no stochastic components in the model. Thirdly, it makes use of a quasi-random element to avoid the predictability of conventional synthetic prosody. Fourthly, it is specifically designed for multilingual use: it currently handles several Germanic and Romance languages.     

基于多维关联规则建立错误数据诊断模式

本文阐述了应用多维关联规则进行数据挖掘,以获取错误数据诊断模式集的过程与算法,并给出了实际的应用实例。     

语音信号中的情感识别研究

提出了从语音信号中识别情感特征的方法.从5名说话者中搜集了带有欢快、愤怒、惊奇和悲伤的情感语句共300句.从这些语音资料中提取了10个情感特征.提出了3种基于主元素分析的语音信号中的情感识别方法.使用这些方法获得了基本上接近于人的正常表现的识别效果.     

一种新的基于数据流的数据模型

随着网络的发展和通讯设备的普及,一种新的数据密集型应用逐渐浮出水面,这主要包括:网络监控、电信数据管理、传感器数据监控等。在这些应用中数据采取的是多维的、连续的、快速的、随时间变化的流式数据的形式。同时,这些应用对数据的访问也是多次和连续的,并要求即时的响应,而传统的数据库技术对数据的假设和相应的查询处理技术已经无法适应这种新的应用的要求。因此,文中根据这种流式数据的特征设计了一种新的基于数据流的数据模型,并就今后如何进行数据流管理系统的研究提出一些新的看法。     

基于数据融合的加速度传感器的静态模型辨识

建立加速度计静态模型方程并根据工程应用对方程进行简化,针对加速度计静态模型的参数辨识提出一种新的方法--数据融合,使模型参数的精度有明显的提高.该方法的提出为控制系统的实时补偿提供了更好的条件.     

基于数据决策的人力资源服务绩效模型

当前大部分电力企业人力资源服务绩效考核模式较为陈旧,绩效考核的指标较为单一.为了提高电力部门人力资源服务绩效量化管理能力,提出基于数据决策的人力资源服务绩效模型,由此加快电力部门人力资源评价机制的转变,实现电力系统人力资源管理优化配置.通过信息聚类和特征优化采样方法,构建电力系统人力资源服务绩效大数据信息分析模型;采用...     

基于神经网络的数据融合技术 在谐振式密度传感器中的运用

本文详细讨论了谐振式密度传感器的模型及测量原理,结合人工神经网络传感器数据融合技术实现谐振式密度传感器在线连续高精度测量,为研制新型的智能传感器提供一种思路。     

气象多数据源数据融合模型研究

在总结现有数据融合技术的基础上，对目前的通用多传感器数据融合技术进行了分析。基于气象网络研究领域的多数据源融合问题，提出了气象网络中多数据源的数据融合模型及其采用的主要技术思想，为气象网络中数据信息的多样化和网络结构的异构化带来的复杂的数据融合提供了参考。     

一种基于模型转换的数据仓库设计技术

该文比较了数据仓库数据库与传统操作型数据库,回顾了“规范的”操作型系统设计,介绍了三种典型的数据模型———实体关系模型、对象模型和维模型(星形模型)。提出了一种基于模型和模型转换的数据仓库设计工程方法。