HMM语音合 成中的语调控制技术

"基于HMM语音合成的语调控制" 本文主要探讨了基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音合成本领，并着重研究了如何进行语调控制以提高合成语音的表现力。语调在语音分析和合成中扮演着至关重要的角色，因为它直接影响到语音的表达和理解。作者通过分析大量语句中的音节音高变化，揭示了语调模式的特征。 首先，论文指出陈述语调通常表现为音调的上升或下降以及音高的下倾趋势。这种语调模式在传达陈述性信息时非常常见。为了对陈述语调进行控制，作者提出了一种语调归一化描述方法，旨在模拟语调变化的基本规律，使合成语音更接近自然语言的陈述语调。 其次，对于疑问语调，作者强调了其特征是疑问焦点的音高提升和调型变化。疑问句往往需要通过音高的显著变化来传达疑问或不确定性。为此，他们构建了一个疑问语调的调型差异模型，以实现从陈述语调到疑问语调的转换。 利用HMM为基础的语音合成系统，作者将上述语调模型整合到控制机制中，从而能够在合成过程中精确地调整音调。实验结果显示，采用陈述句语调归一化描述方法可以有效地模拟自然语言的语调变化，而疑问语调调型差异模型则成功地实现了语调转换，增强了合成语音的可理解性和情感表达。 此外，文中还提到了相关研究背景，包括由国家“九七三”重点基础计划项目、国家“八六三”高技术项目和国家自然科学基金项目资助的研究工作。作者之一的蔡莲红教授作为通信作者，对整个研究工作起到了关键指导作用。 这篇论文通过深入研究语调模式并开发相应的模型，为基于HMM的语音合成提供了语调控制的有效途径，提升了合成语音的自然度和表现力，对于语音合成技术的发展具有积极的推动作用。关键词涵盖了语调控制、语调模型、HMM语音合成等核心概念，体现了研究的主要方向和技术手段。