HMM情感语音合成研究：英语情感语音生成技术

"基于HMM情感语音合成的研究" 本文深入探讨了使用隐马尔科夫模型(HMM)进行情感语音合成的技术，特别是在英语语音合成系统中的应用。研究人员陈洁和张雪英通过对情感语句的语调进行分析，揭示了高兴、生气、悲伤、平静这四种基本情感类型在基音频率、能量和时长上的变化规律。这些发现对于理解和模拟人类情感表达至关重要，因为语音中的情感特征往往体现在这些声学参数上。 HMM在语音合成中的作用在于它能够学习和建模语音信号的时间序列模式。在传统的HMM语音合成系统中，模型通常用于生成无情感的平稳语音。然而，本文将这一技术扩展到了情感语音合成领域。具体来说，他们首先利用HMM合成出平静的语音样本，然后通过添加对应情感的语调变化规则来修改这些样本的韵律特征参数。这种方法使得合成的情感语音不仅在语音质量上保持稳定流畅，而且能显著体现特定的情感色彩。 实验结果显示，合成的情感语音具有清晰的情感特征，而且整个合成过程相对快速，表明该系统在构建效率和效果上都有不错的表现。这种方法对于提升人机交互体验、虚拟助手、语音识别系统以及语音情感分析等领域具有重要意义，因为它能让机器更好地模仿人类的情绪表达，从而增强交流的真实感。 关键词所涉及的HMM（隐马尔科夫模型）是语音处理中的核心工具，它在可训练语音合成中的作用是学习语音的统计模型。情感语音合成则关注如何在合成的语音中注入情感，这通常涉及到对韵律特征如基频、能量和时长的精细控制。参数修改是实现这一目标的关键步骤，通过对这些特征的调整，可以创建出具有不同情感色彩的语音输出。 中图分类号"TP39"通常与信息技术和自动化领域的研究相关，这表明该论文属于语音处理和人工智能的交叉领域。通过深入研究和实践，HMM为基础的语音合成技术有望在未来的语音技术发展中扮演更加重要的角色，为构建更智能、更人性化的语音交互系统提供理论和技术支持。