本文關鍵詞：多層次韻律和短時譜同步變換的情感語音合成

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【摘要】：在日常生活中,聲音包含了表示文本內容的語義信息,而且也會傳遞一些情感信息。對于同一句話,如果說話人說話方式不同,聽者所獲得的信息也會不同。語音的情感轉換,就是在語義相同的情況下,實現(xiàn)聲音在不同情感間的轉換。因此,情感轉換是具有表現(xiàn)力的語音合成的重要研究方向。為了能夠合成出高質量的情感語音,本文使用了一種多層次韻律和短時譜同步變換的情感合成方法。通過多層次的方法對高興、生氣、悲傷和中性這4種情感語音建立相應的韻律模型。在此基礎上,訓練得到中性語音與情感語音之間的映射關系,完成韻律轉換。然后,再結合短時譜的轉換,運用合成工具(STRAIGHT)最后合成有明顯情感傾向的情感語音。對轉換語音做ABX和MOS測評,結果表明多層次的方法明顯改善了情感轉換效果。同時,對于合成的情感語音進行譜失真檢測,檢測結果表明,相對于只對音節(jié)進行轉換的方法,本文對于高興、憤怒和悲傷的轉換結果分別提高了2%、4%和6%。
【關鍵詞】：多層次韻律 短時譜轉換 高斯混合模型 情感語音合成
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.33
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 序言8-13
• 1.1 情感語音合成概述8
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 情感語音合成的方法9-11
• 1.3.1 波形拼接合成9-10
• 1.3.2 統(tǒng)計參數合成10
• 1.3.3 韻律轉換合成10-11
• 1.4 本文主要研究工作及論文及安排11-13
• 第二章 語音情感轉換基礎知識13-31
• 2.1 語音信號的基礎知識13-17
• 2.1.1 語音發(fā)音系統(tǒng)13-14
• 2.1.2 語音信號的數學模型14-17
• 2.2 語音信號的預處理17-20
• 2.2.1 預加重17-18
• 2.2.2 分幀與加窗18-19
• 2.2.3 端點檢測19-20
• 2.3 特征參數分析20-23
• 2.3.1 基音頻率20-22
• 2.3.2 頻譜參數22-23
• 2.4 基于GMM的情感轉換方法23-27
• 2.4.1 GMM模型概述24-26
• 2.4.2 動態(tài)時間規(guī)整（DTW）26-27
• 2.5 STRAIGHT合成平臺27-29
• 2.6 情感語音轉換評價標準29-31
• 2.6.1 客觀評價29-30
• 2.6.2 主觀評價30-31
• 第三章 情感語音的多層次韻律特征分析31-43
• 3.1 多層次韻律轉換概述31-34
• 3.1.1 多層次韻律結構31-32
• 3.1.2 多層次情感轉換過程32-34
• 3.2 韻律特征的統(tǒng)計分析34-43
• 3.2.1 基頻分析35-38
• 3.2.2 時長分析38-40
• 3.2.3 能量分析40-43
• 第四章多層次韻律和短時譜同步變換的情感轉換43-53
• 4.1 基頻的轉換43-46
• 4.2 時長的轉換46-49
• 4.3 能量的轉換49-51
• 4.4 短時譜轉換51-53
• 第五章 語音情感轉換實驗與結果分析53-61
• 5.1 情感語音語料庫53
• 5.2 實驗結果分析53-61
• 5.2.1 傳統(tǒng)的音節(jié)轉換實驗結果54-57
• 5.2.2 多層次韻律轉換實驗結果57-61
• 第六章 總結與展望61-63
• 6.1 工作總結61
• 6.2 工作展望61-63
• 參考文獻63-67
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文67-68
• 致謝68-69

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 劉付民;張治斌;沈記全;;核典型相關分析算法的多特征融合情感識別[J];計算機工程與應用;2014年09期

2 陶建華,蔡蓮紅;基于音節(jié)韻律特征分類的漢語語音合成中韻律模型的研究[J];聲學學報;2003年05期

中國碩士學位論文全文數據庫 前4條

1 馬瑞云;基于譜包絡和超音段韻律的語音轉換技術研究[D];南京郵電大學;2011年

2 張國偉;語音基頻檢測及基頻模型的研究[D];山東大學;2007年

3 王寧;采用Pitch Target模型與韻律參數調整的語音情感轉換[D];蘇州大學;2012年

4 魯小勇;情感語音合成的研究[D];西北師范大學;2013年

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本文編號：686735