本文關(guān)鍵詞：基于諧波加噪聲激勵(lì)模型的改進(jìn)語(yǔ)音合成算法

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【摘要】：傳統(tǒng)基于隱馬爾科夫模型(HMM)的語(yǔ)音合成算法使用高斯白噪聲和脈沖串來(lái)表示清濁音的激勵(lì)信號(hào),合成的語(yǔ)音較為嘈雜。為提高合成音質(zhì),基于諧波加噪聲激勵(lì)模型,提出一種語(yǔ)音合成算法。將語(yǔ)音信號(hào)逆濾波得到聲門波信號(hào),對(duì)聲門波信號(hào)進(jìn)行諧波分析提取諧波成分,并計(jì)算諧波成分的線譜對(duì)參數(shù)作為諧波特征進(jìn)行HMM訓(xùn)練。在語(yǔ)音合成時(shí)根據(jù)新生成的特征參數(shù)重構(gòu)出低頻段諧波部分與高頻段噪聲部分,并將兩者混合作為語(yǔ)音的激勵(lì)信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音合成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于脈沖激勵(lì)的語(yǔ)音合成算法相比,該算法生成的語(yǔ)音頻譜更接近自然語(yǔ)音,并且能夠有效地減輕合成語(yǔ)音的機(jī)器聲,提高合成語(yǔ)音的自然度。
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語(yǔ)音合成 諧波加噪聲模型 激勵(lì)信號(hào) 逆濾波 隱馬爾科夫模型
【分類號(hào)】：TN912.33
【正文快照】： 0概述語(yǔ)音合成是將計(jì)算機(jī)自己產(chǎn)生或外部輸入的文字信息轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z(yǔ)音輸出的技術(shù)。目前,語(yǔ)音合成技術(shù)己經(jīng)在電子圖書(shū)、智能語(yǔ)音玩具、汽車導(dǎo)航以及電信聲訊等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1]�；陔[馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)語(yǔ)音合成方法憑借高流暢度和靈活性等優(yōu)點(diǎn)

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本文編號(hào)：531822