基于HMM的蒙古語(yǔ)語(yǔ)音合成技術(shù)研究
本文選題:隱馬爾科夫模型 + 蒙古語(yǔ) ; 參考:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年01期
【摘要】:基于隱馬爾科夫模型的語(yǔ)音合成方法是當(dāng)今語(yǔ)音合成的主流方法,它已被廣泛應(yīng)用于英語(yǔ)、漢語(yǔ)、日語(yǔ)等語(yǔ)音合成系統(tǒng)中。然而基于隱馬爾科夫模型的蒙古語(yǔ)的語(yǔ)音合成技術(shù)研究還處于空白狀態(tài)。首次將基于隱馬爾科夫模型的語(yǔ)音合成方法用于蒙古語(yǔ)語(yǔ)音合成,并進(jìn)行了語(yǔ)音合成實(shí)驗(yàn)。從最終合成系統(tǒng)的效果來(lái)看,合成的語(yǔ)音整體穩(wěn)定流暢,可懂度高,而且節(jié)奏感比較強(qiáng),主觀平均得分為3.80。這為進(jìn)一步研究基于隱馬爾科夫模型的蒙古語(yǔ)語(yǔ)音合成技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:The speech synthesis method based on Hidden Markov Model is the mainstream method of speech synthesis nowadays. It has been widely used in English, Chinese, Japanese and other speech synthesis systems. However, the research of Mongolian speech synthesis technology based on Hidden Markov Model is still blank. The speech synthesis method based on Hidden Markov Model is applied to Mongolian speech synthesis for the first time, and the speech synthesis experiment is carried out. From the effect of the final synthesis system, the synthesized speech is stable and smooth, with high intelligibility and strong rhythm, with a subjective average score of 3.80. This will lay a foundation for further research on Mongolian speech synthesis technology based on Hidden Markov Model.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61263037) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(2011ZD11)資助
【分類號(hào)】:TN912.3
【參考文獻(xiàn)】
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2 胡磊;基于隱馬爾科夫模型的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2007年
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4 宮曉梅;中等詞匯量漢語(yǔ)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2007年
5 李瑩瑩;語(yǔ)音識(shí)別中的拒識(shí)算法和基于支持向量機(jī)的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2003年
6 付詩(shī);基于HMM/ANN混合模型的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2009年
7 薩其容貴;蒙古語(yǔ)語(yǔ)音合成技術(shù)的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2005年
8 包春梅;基于動(dòng)詞詞干詞綴的蒙古語(yǔ)語(yǔ)音合成系統(tǒng)的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2009年
9 趙正輝;基于隱馬爾科夫模型的信號(hào)分類[D];重慶大學(xué);2011年
10 申金女;文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)若干問(wèn)題研究[D];北京郵電大學(xué);2006年
,本文編號(hào):1945464
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