發(fā)布時(shí)間：2018-02-27 15:28

  本文關(guān)鍵詞： 軟決策樹 藏語音合成 隱式馬爾可夫 最大熵 隸屬度　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)的硬決策樹藏語音合成系統(tǒng)存在泛化性能不強(qiáng)的問題,設(shè)計(jì)改進(jìn)一種二進(jìn)制軟決策樹算法,實(shí)現(xiàn)基于語境因子的藏語音合成模型參數(shù)估計(jì)。內(nèi)部節(jié)點(diǎn)根據(jù)子代節(jié)點(diǎn)隸屬度進(jìn)行選取,每個(gè)節(jié)點(diǎn)可視為基于語境依賴隸屬度的模糊集合,將每個(gè)語境分配給幾個(gè)重疊的葉節(jié)點(diǎn),提高模型概括和函數(shù)逼近性能;采用最大熵平滑分布進(jìn)行局部一階矩和全局二階矩特征捕捉,實(shí)現(xiàn)隱式馬爾可夫(HMM)輸出概率分布的軟決策參數(shù)最大似然估計(jì)。仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,所提算法在滿足應(yīng)用實(shí)時(shí)性要求的前提下,可有效提高藏語音合成效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor generalization performance in traditional hard decision tree Tibetan speech synthesis system, a binary soft decision tree algorithm is designed and improved. The parameter estimation of Tibetan speech synthesis model based on context factor is realized. Each node can be regarded as a fuzzy set based on context-dependent membership degree. Each context is assigned to several overlapping leaf nodes to improve the performance of model generalization and function approximation. The maximum likelihood estimation of the output probability distribution of implicit Markov HMMs is realized. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the performance of Tibetan speech synthesis.
【作者單位】： 西藏大學(xué)藏文信息技術(shù)研究中心;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(15YJC740063);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究西藏基金項(xiàng)目(15XZJCZH001) 西藏大學(xué)青年科研培育基金項(xiàng)目(ZDPJZK1505);西藏大學(xué)珠峰學(xué)者人才發(fā)展支持計(jì)劃主體計(jì)劃“杰出青年學(xué)者”的自助 國家社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目“基于地理信息平臺(tái)的藏語方言數(shù)據(jù)庫建設(shè)”(14ZDB101)之子課題“藏語方言時(shí)空數(shù)據(jù)庫建設(shè)”
【分類號】：TN912.33

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本文編號：1543240