基于重音调整的HMM语音合成系统研究

"采用重音调整模型的HMM语音合成系统" 本文探讨的是在语音合成领域中，如何通过重音调整来提高合成语音的表现力和自然度。韵律模型是语音合成的关键组成部分，而重音作为韵律的重要元素，对于表达说话者的意图和情感起着至关重要的作用。然而，现有的研究更多集中在重音的定性分析，而对重音生成的研究相对较少。 作者提出了一种基于重音调整的隐马尔可夫模型(HMM)语音合成系统。这个系统首先在文本分析阶段运用最大熵模型，通过分析文本特征来预测句子中的重音位置。最大熵模型是一种统计学习方法，能有效地处理复杂的分类问题，此处用于预测重音可以提高预测的准确性。 在预测出重音后，系统会根据这些信息调整韵律参数，生成调整后的HMM模型。这些韵律参数包括但不限于音调、音长和强度，它们直接影响着语音的抑扬顿挫。通过对这些参数的精细调控，合成的语音能够更好地模仿人类的自然发音，增加语音的情感表达。 最后，利用基于HMM的语音合成技术（HTS）将调整后的模型用于实际的语音合成过程。HTS是一种广泛应用的语音合成技术，它利用HMM来建模语音的连续变化，从而生成连续的语音信号。 实验结果显示，采用这种重音调整方法合成的语音具有更强的抑扬顿挫感，更接近人类的自然语音。这种方法的一个显著优势是它的灵活性，可以方便地扩展到其他语音表现力的合成，如语速、音色变化等，为实现更加生动、自然的语音合成提供了新的可能。 关键词: 重音、语音合成、韵律 该研究对中国图书馆分类号H116.4（语言学）和TN912.3（通信技术-语音通信）有贡献，文献标志码为A类，表明这是在该领域的原创性和应用性研究。文章编号1000-0054(2011)09-1171-05，进一步确认了其在2011年9月发表于《清华大学学报(自然科学版)》的事实。