中南大学电子信息处理：语音合成技术探析

"中南大学电子信息处理技术的研究，由陈明义在2013年9月探讨，主要涵盖语音信号处理、视音频信号处理和电路综合设计技术。研究重点包括语音编码、语音识别和语音合成等核心领域，以及情感语音技术和语音质量评估方法。" 在语音合成技术方面，主要探讨了三种合成方法： 1. **波形合成法**：这种方法直接利用原始语音的波形进行拼接或编辑，以生成新的合成语音。它的优点在于能够保留原始语音的细节，但缺点是数据量大，不适用于实时或低带宽的应用。 2. **参数合成法**：这种方法首先分析语音信号的声学参数，如线性预测编码(LPC)参数、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等，然后通过这些参数生成合成语音。参数合成法通常比波形合成法更节省存储和计算资源，适合于移动设备和在线服务。 3. **规则合成法**：这是一种基于语言规则和发音库的方法，通过文本分析和发音规则生成语音。这种方法通常用于大规模的文本转语音系统，如TTS（Text-to-Speech）系统，能够适应各种文本输入，但可能缺乏自然度和情感表达。 在语音识别技术中，研究涵盖了特定说话人识别和孤立词语音识别技术： 1. **特定说话人识别**：此技术涉及到识别特定个人的声音，通过用户的特征建立模型，以区分不同说话人的语音。 2. **孤立词语音识别**：面对的是独立的词汇识别，需要处理噪声环境下的端点检测和特征参数提取，以提高识别准确性和鲁棒性。 此外，研究还关注了语音情感分析、合成和识别，以及相应的评估方法： - **语音情感分析**：通过分析语音中的情感特征，理解说话者的情绪状态。 - **语音情感合成**：生成具有特定情感色彩的合成语音。 - **语音情感识别**：从语音中识别出情感信息，如快乐、悲伤、愤怒等。 - **主观评估**和**客观评估**：评估语音质量的方法，包括MOS分（主观评分）、时域和频域分析、语谱图分析，以及MNB2、E-MODL和PESQ等客观指标。 在视音频信号处理方面，研究涉及数字音频嵌入与解嵌、视频信号数字化、音频信号数字化、数字音频自动增益控制、视音频压缩与传输等，以及通过FPGA接口SDRAM实现的视频存储方案。 这项研究深入探讨了电子信息处理技术的多个关键领域，尤其是在语音处理和视音频信号处理方面的创新研究，对提升相关技术的应用性能和用户体验具有重要意义。