基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法的研究的综述报告.docx

该【基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法的研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法的研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法的研究的综述报告随着科技的不断发展,语音合成的研究也在不断地深入和完善。基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法是一种在汉语语音合成领域有广泛应用的技术。本文将从该方法的原理和应用进行介绍和总结。一、HMM的原理HMM(HiddenMarkovModel)即隐马尔科夫模型,是一种能够用于对声学信号和语音识别进行建模的方法。在HMM中,一个音素(音节)被表示为一组由状态和状态之间的转移概率构成的模型。这些状态是不可观察的,也就是该模型中的“隐”部分。而声学信号是该“隐”模型下的映射,也就是该模型的“显”部分。在语音识别中,HMM被用来计算给定声学信号的可能性,并选择最合适的参考模板。二、HMM在语音合成中的应用在语音合成中,HMM被用来分析文本并生成合成音。它通过建立从文本到语音的映射关系,将文本转化为音素序列,并通过HMM对每个音素进行建模。这种方法能够生成自然的语音,并且在处理多种不同言语的语音时都具有很好的适用性。在汉语语音合成中,HMM被广泛应用。HMM除了可以对音素进行建模外,还可以对音节、单词和短语等元音进行建模。同时,HMM还可以通过时间相关状态转移的方法来建模音素的持续时间。三、基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法是一种将HMM与语音数据融合的新型语音合成方法。该方法可以在不使用额外的语音数据情况下,通过利用预测的声学数据来进行语音合成。在这种方法中,音素被用来表示汉语的基本单元。HMM模型的状态和状态之间的转移概率被用来描述音素的时长信息。这种方法是一种无监督学****的方法,对于输入的每一个音素,HMM都会计算它的时长和声学特性,并再次使用对其时长的预测来进行语音合成。四、总结基于时长相关状态转移HMM的汉语语音合成方法是一种非常优秀的语音合成技术。通过利用HMM模型和时长相关状态转移的方法,该方法可以生成非常自然的语音信号。此外,该方法还可以在不使用额外的语音数据情况下进行语音合成。因此,这种方法在未来的语音合成研究中有非常广阔的发展前景。