藏语语音合成：DAEM算法自动标注语音基元

"这篇论文研究的是面向藏语语音合成的语音基元自动标注方法，主要关注如何在没有时间标注的藏语训练语音中应用Deterministic Annealing Expectation Maximum (DAEM) 算法进行自动时间标注。研究背景是基于隐马尔科夫模型（HMM）的统计参数语音合成技术，这种方法在有限数据下能合成多种情感的语音，并具有易于特征修改和存储空间小的优点。在汉语语音合成领域，已经有一些改进技术，如针对清浊音优化的基频建模和预测方法以及陈述和疑问语调的处理。对于藏语语音合成，该论文提出的方法以声母和韵母作为合成基元，通过DAEM算法确定HMM模型的嵌入式重估的最佳参数，进而训练出声学模型。实验结果显示，这种方法的自动标注效果接近手工标注，且合成的藏语语音音质良好，表明该方法在无需声、韵母时间标注的情况下也能建立有效的声学模型。" 本文首先介绍了语音合成技术的发展，尤其是基于HMM的统计参数合成方法在提升语音质量和适应性上的优势。接着，它指出在藏语语音合成领域的挑战，即缺乏声母和韵母的时间标注数据。为解决这一问题，论文引入了DAEM算法，这是一种能处理非标记数据的优化方法，用于确定HMM模型的参数。在声母和韵母的声学模型训练过程中，DAEM算法发挥关键作用，能够准确地自动标注声母和韵母的时间边界。 实验部分，论文比较了DAEM算法自动标注和手工标注的性能，两者在声母和韵母的时间标注上表现出高度一致性。此外，通过主观评测，合成的藏语语音与使用手工标注的声韵母时间方法合成的语音在音质上几乎没有差别。这表明，DAEM算法提供了一种有效且实用的方案，可以大大降低藏语语音合成系统开发对大量手动标注数据的依赖。 这项研究为藏语语音合成开辟了新的路径，利用DAEM算法自动化标注过程，降低了人工标注的工作量，提高了合成效率，对于少数民族语言的语音合成技术发展具有重要意义。未来的研究可能包括进一步优化DAEM算法，以适应更多种语言和方言，或者结合其他机器学习方法，提高标注精度和合成语音的自然度。