本文關(guān)鍵詞：基于統(tǒng)計(jì)模型的漢語歌聲合成研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：所謂歌聲是指人類有意識(shí)地通過控制自身聲帶的振動(dòng)和口腔、鼻腔等發(fā)音器官的形變而發(fā)出的有樂感的聲音,而歌聲合成則是指利用語音合成相關(guān)技術(shù)讓計(jì)算機(jī)合成出模擬人的歌唱聲。隨著基于統(tǒng)計(jì)模型的語音合成技術(shù)的快速發(fā)展和逐漸成熟,尤其基于隱馬爾科夫模型的方法取得了最多的關(guān)注和最為充分的進(jìn)展。2006年左右上述基于統(tǒng)計(jì)模型的語音合成技術(shù)開始被用于歌聲合成,并取得了不錯(cuò)的結(jié)果。由于所述方法具有所需語料數(shù)據(jù)少、語料標(biāo)注的自動(dòng)化程度高等諸多優(yōu)點(diǎn),使其的可用性大大增加,引起了眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文以歌聲合成為主要研究目標(biāo),重點(diǎn)研究基于統(tǒng)計(jì)模型的歌聲合成算法,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)可以從輸入樂譜、歌詞和歌唱人的個(gè)性化歌唱特征直接輸出個(gè)性化歌聲的歌聲合成系統(tǒng)。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.為了給個(gè)性化歌聲合成提供充分和優(yōu)質(zhì)的歌聲數(shù)據(jù),自主設(shè)計(jì)了歌聲錄制方案,并依據(jù)該方案錄制了包含210張樂譜,共132分鐘的歌聲數(shù)據(jù)庫(kù),為構(gòu)建歌唱合成系統(tǒng)奠定了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.以上述歌聲數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),利用基于統(tǒng)計(jì)模型的語音合成相關(guān)技術(shù)構(gòu)建了一套完整的歌聲合成系統(tǒng)。所構(gòu)建的系統(tǒng)能夠合成出適度音強(qiáng)、精準(zhǔn)音高和節(jié)奏以及個(gè)性化音色的歌唱聲。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用本文方法所合成的歌聲在質(zhì)量和表現(xiàn)力上均取得了與目前世界上公認(rèn)最好的參數(shù)合成法(日語)相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。3.結(jié)合歌聲的基頻的特點(diǎn),提出了一系列的改進(jìn)的基頻模型�！め槍�(duì)歌聲基頻存在的數(shù)據(jù)稀疏問題,提出了參考樂譜的基頻引導(dǎo)方法。該方法將樂譜中包含的基頻信息引入到歌聲基頻的生成算法中,避免了因數(shù)據(jù)稀疏而造成的合成音高在時(shí)間和頻譜結(jié)構(gòu)上出現(xiàn)偏差的問題,可以合成出與樂譜相一致的具有精準(zhǔn)音高的基頻�！�(duì)真實(shí)基頻和樂譜基頻之間可能存在差異的問題進(jìn)行了研究,提出了在訓(xùn)練中也考慮樂譜基頻因素從而準(zhǔn)確得到兩者之間的差值的方法。利用該方法可以得到相比樂譜基頻引導(dǎo)方法更加準(zhǔn)確和真實(shí)的基頻估計(jì)。上述方法也可用于連音符的合成。·提出了結(jié)合兩個(gè)不同時(shí)間尺度的統(tǒng)計(jì)模型來合成歌唱基頻的方法。該方法結(jié)合了狀態(tài)與音節(jié)兩個(gè)不同時(shí)間尺度的模型以克服合成歌唱基頻時(shí)存在的過平滑現(xiàn)象,從而合成出表現(xiàn)力更強(qiáng)的基頻�！ぬ岢隽藢⑻暨x出的真實(shí)單元進(jìn)行拼接的基頻合成方法。該方法將基頻的形狀曲線和顫音曲線分開處理。其中,顫音以音符為單位進(jìn)行建模,大大提高了所合成顫音的正確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于真實(shí)單元的拼接方法可顯著提高所合成基頻的真實(shí)感和表現(xiàn)力。4.提出了基于統(tǒng)計(jì)模型的情感韻律轉(zhuǎn)換方法。該方法可以利用一個(gè)較小的情感語音數(shù)據(jù)庫(kù),生成具備情感表達(dá)能力的語音。5.提出了一個(gè)利用幀間相關(guān)性實(shí)現(xiàn)音質(zhì)轉(zhuǎn)換的方法,并將其用于歌者轉(zhuǎn)換。所述幀間相關(guān)性使用混合高斯模型框架下的自回歸模型進(jìn)行度量。該方法適用于具有低延時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)合。
【關(guān)鍵詞】：歌聲 歌聲合成 音樂四要素 歌聲數(shù)據(jù)庫(kù) 隱馬爾科夫模型 混合高斯模型
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-27
• 1.1 歌聲合成的研究背景15-18
• 1.1.1 概述15-16
• 1.1.2 歌聲合成的原理16-18
• 1.2 歌聲合成的研究歷史和現(xiàn)狀18-23
• 1.2.1 歌聲合成模型18-20
• 1.2.2 早期的歌聲合成系統(tǒng)20
• 1.2.3 歌聲合成研究現(xiàn)狀20-23
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)23-27
• 第二章 基于統(tǒng)計(jì)模型的歌聲合成研究概述27-41
• 2.1 隱馬爾科夫模型27-28
• 2.1.1 馬爾科夫鏈27
• 2.1.2 隱馬爾科夫模型27-28
• 2.2 基于隱馬爾科夫模型的聲音合成框架28-32
• 2.2.1 建模尺度28
• 2.2.2 模型結(jié)構(gòu)28-29
• 2.2.3 特征提取29
• 2.2.4 模型訓(xùn)練階段29-31
• 2.2.5 聲音合成階段31-32
• 2.3 歌聲合成的特點(diǎn)32-34
• 2.3.1 歌聲的時(shí)長(zhǎng)與樂譜的關(guān)系32-33
• 2.3.2 歌聲的基頻與樂譜的關(guān)系33-34
• 2.4 時(shí)間模型34
• 2.5 基頻稀疏問題34-36
• 2.5.1 偽基頻訓(xùn)練34-35
• 2.5.2 實(shí)際基頻與樂譜差值建模35-36
• 2.6 顫音建模36-37
• 2.7 歌聲合成的評(píng)價(jià)方式37-38
• 2.8 本章小結(jié)38-41
• 第三章 歌聲庫(kù)的建立41-53
• 3.1 歌聲庫(kù)設(shè)計(jì)與錄制41-46
• 3.1.1 曲目選擇41-42
• 3.1.2 樂譜文件格式42-46
• 3.1.3 歌聲庫(kù)信息總覽46
• 3.2 樂譜分析46-50
• 3.3 基線系統(tǒng)搭建50-51
• 3.4 本章小結(jié)51-53
• 第四章 歌聲基頻生成方法53-73
• 4.1 本章概述53-54
• 4.2 基于樂譜基頻引導(dǎo)的基頻生成方法54-59
• 4.2.1 調(diào)名歸一化54-55
• 4.2.2 樂譜基頻引導(dǎo)55
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-59
• 4.3 聯(lián)合音節(jié)和狀態(tài)層次模型的基頻生成59-70
• 4.3.1 存在的問題59-60
• 4.3.2 系統(tǒng)框架60
• 4.3.3 DF0模型60-62
• 4.3.4 音節(jié)層模型62-63
• 4.3.5 聯(lián)合兩個(gè)層次的基頻生成63-65
• 4.3.6 實(shí)驗(yàn)65-70
• 4.4 本章小結(jié)70-73
• 第五章 有表現(xiàn)力的歌聲及語音合成73-93
• 5.1 有表現(xiàn)力的歌聲合成73-81
• 5.1.1 相關(guān)工作73-74
• 5.1.2 基頻分解74
• 5.1.3 特征參數(shù)74-76
• 5.1.4 建模76-77
• 5.1.5 單元挑選及拼接77-78
• 5.1.6 實(shí)驗(yàn)78-79
• 5.1.7 小結(jié)79-81
• 5.2 具備情感表達(dá)能力的語音轉(zhuǎn)換81-93
• 5.2.1 引言81-82
• 5.2.2 韻律轉(zhuǎn)換框架82-83
• 5.2.3 基頻參數(shù)化83-85
• 5.2.4 基頻轉(zhuǎn)換85-87
• 5.2.5 時(shí)長(zhǎng)轉(zhuǎn)換87-88
• 5.2.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果88-92
• 5.2.7 小結(jié)92-93
• 第六章 歌者轉(zhuǎn)換93-105
• 6.1 概述93
• 6.2 基于GMM的音質(zhì)轉(zhuǎn)換93-95
• 6.3 GMM-AR95-98
• 6.3.1 模型細(xì)節(jié)95-96
• 6.3.2 模型參數(shù)估計(jì)96-97
• 6.3.3 最大似然轉(zhuǎn)換方法97-98
• 6.4 實(shí)驗(yàn)98-100
• 6.4.1 實(shí)驗(yàn)條件98
• 6.4.2 客觀準(zhǔn)則98-99
• 6.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果99-100
• 6.5 改進(jìn)模型100-101
• 6.6 實(shí)驗(yàn)101-102
• 6.7 小結(jié)102-105
• 第七章 總結(jié)與展望105-109
• 參考文獻(xiàn)109-117
• 致謝117-119
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文119

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3 沈

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