發(fā)布時間：2017-09-01 02:00

  本文關(guān)鍵詞：維吾爾語音位—唇形映射研究

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【摘要】：維吾爾語音位-唇形映射研究是維吾爾語可視語音合成的重要內(nèi)容。在給出語音時,如果能得到相應的視覺參數(shù),這正是維吾爾語音位-唇形映射研究要達到的效果。音位-唇形映射研究方法有很多,主要有矢量量化的方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),高斯混合模型,隱馬爾可夫模型,動態(tài)貝葉斯模型等。隱馬爾科夫模型因計算能力強,而成為主流的研究方法。本文在分析了各個模型的優(yōu)缺點后,使用隱馬爾科夫模型實現(xiàn)音視頻的映射。本文的主要內(nèi)容如下:第一、對比各個人臉模型的優(yōu)缺點,選擇Candide-3模型,通過變形的方法,得到特定的人臉模型。第二、參考MPEG-4標準,提取音素的唇部特征參數(shù)。第三、分析維吾爾語的音位特征,提取維吾爾語語音特征參數(shù)。第四、分析音視頻模型的優(yōu)缺點后,介紹HMM模型的算法,使用HMM模型進行維吾爾語音位-唇形的映射。
【關(guān)鍵詞】：Candide-3 MPEG-4 維吾爾語 HMM 音位-唇形映射
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第1章 引言6-14
• 1.1 研究背景和意義6-7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-12
• 1.2.1 人臉模型的研究7-10
• 1.2.2 音視頻映射的研究10-12
• 1.3 本文的組織與安排12-14
• 第2章 基于形變的特定人臉建模14-23
• 2.1 Candide-3 模型14
• 2.2 人臉特征提取14-17
• 2.3 特定人臉模型17-21
• 2.3.1 特征點的調(diào)整17-19
• 2.3.2 非特征點的調(diào)整19-21
• 2.4 紋理映射21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 唇部運動參數(shù)的提取23-27
• 3.1 唇部運動參數(shù)的定義23-25
• 3.2 唇部運動參數(shù)的聚類分析25-27
• 3.3 本章小結(jié)27
• 第4章 語音特征參數(shù)提取27-39
• 4.1 維吾爾語語音特征分析27-29
• 4.2 預處理29-30
• 4.2.1 預加重29
• 4.2.2 分幀加窗29-30
• 4.3 語音的短時能量和短時平均過零率30-31
• 4.4 端點檢測31-33
• 4.5 MFCC參數(shù)的提取33-36
• 4.5.1 Mel濾波器組34
• 4.5.2 MFCC特征參數(shù)提取的過程34-36
• 4.6 矢量量化36-38
• 4.7 本章小結(jié)38-39
• 第5章 隱馬爾可夫模型映射39-48
• 5.1 基本概念39-40
• 5.2 隱馬爾可夫模型（HMM）的分類40-41
• 5.3 隱馬爾可夫模型（HMM）的三大基本問題和算法41-45
• 5.4 HMM的音位-唇形映射45-46
• 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)45-46
• 5.4.2 HMM的音位-唇形映射46
• 5.5 實驗結(jié)果與分析46-48
• 第6章 總結(jié)與展望48-50
• 6.1 總結(jié)48
• 6.2 展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻51-56
• 在校期間發(fā)表論文情況56-57

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