维吾尔语情感语音韵律转换：DCT-GMM方法与实验验证

该篇论文研究论文名为《维吾尔语情感语音韵律转换研究》，发表于《计算机工程与应用》杂志2016年52卷第19期。论文主要探讨了如何针对维吾尔语这种特定语言特性，开发一种新的情感语音韵律转换方法。作者认识到情感在语音合成中的重要性，特别是在语音的真实感表达方面，尤其是在缺乏大语料库的情况下，语音转换技术显示了更大的潜力。 研究者针对维吾尔语的情感语音合成问题，特别关注了影响语音情感的两个关键声学特征：韵律特征和频谱特征。其中，基频作为韵律特征的关键组成部分，它受发音人声带条件的影响，并且在不同情绪状态下会发生显著变化。然而，传统的线性变换方法在处理复杂的情感基频时往往效果不佳，因为它可能丢失部分基频细节，导致转换效果不理想。 为解决这个问题，研究团队提出了创新性的韵律建模转换方法。他们采用离散余弦变换（DCT）对维吾尔语的音节和韵律短语的情感基频进行参数化，这有助于保留更多的基频信息。同时，他们利用高斯混合模型（GMM）对中性-情感基频联合特征进行训练，以此来进行中性语速和情感语速的情感语音合成。主观评测结果显示，情感语速的合成语音在情感表达上更为有效。 实验结果表明，所提出的转换方法能够有效进行维吾尔语情感韵律转换，无论是在音节还是韵律短语层面，转换准确率均超过了75%，而且韵律短语的转换效果相较于音节稍有优势。这些发现对于提升维吾尔语情感语音合成的质量具有实际意义，也为其他少数民族语言的情感语音转换提供了新的研究思路和技术支持。 总结来说，这篇论文通过对维吾尔语情感语音韵律的深入分析和精确建模，提出了一种高效的情感转换策略，为语音合成技术在情感表达方面的进一步发展做出了贡献。