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基于HMM的中文语音合成及韵律优化

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毕业论文范文题目：基于HMM的中文语音合成及韵律优化，论文范文关键词：基于HMM的中文语音合成及韵律优化
基于HMM的中文语音合成及韵律优化毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：自然语音不仅表达文字本身的语言学信息，同时还传递说话人的态度、意图、情感和个性等非语言学信息。随着语音合成技术的发展，人们已经不仅仅满足于通过合成语音，以清晰度和可懂度为评价标准，表达语言学信息，还要求合成语音能够以自然度和表现力为标准，表达出非语言学信息。而在自然语言中，非（本文此处忽略..）语言学信息往往通过重音、节奏、语调等韵律特征加以表达。因此研究语音合成中的韵律优化，对提高合成语音的自然度和表现力具有重要的意义。在此背景下，本文以基于统计模型的参数化语音合成技术为平台，研究语音合成中的韵律优化，通过改进基频和时长模型，提高合成语音质量。HMM语音合成技术在（略..）多样化语音合成、多语言支持、系统资源占用方面优势明显。本文首先分析基于HMM的参数化语音合成技术的基本结构和核心算法，研究语料库建设，声学参数提取，建模单元和HMM拓扑结构选择等问题，给出适合于中文语音的参数设置，实现基于HMM的参数化中文语音合成。汉语的发音和韵律特征根据语（文章此处忽略..）境的不同会发生很多变化。本文从汉语音节的声韵母的分类，儿化音节合并，以及韵律层级结构几个方面，研究影响汉语发音和韵律的语境特征的表示方法。并设计中文HMM语音合成所需要的语境信息的文本标注和决策树问题集，为韵律优化研究打下基础。针对语种、发音人、文本等特定条件优化韵律建模对提（本文此处忽略..）高语音合成质量有重要作用。本文研究基频参数的频率分布曲线，提出优化选取基频提取算法参数的准则；研究文本标注信息与声学特征之间的关系，改进基频提取中清浊音判决的准确率；并实现状态-音节两级结构的时长预测。实验表明，上述研究和改进可以改善韵律特征的预测，提高合成语音自然度。

以上为本篇毕业论文范文基于HMM的中文语音合成及韵律优化的介绍部分。

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