【摘 要】
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语音合成是语音信号处理领域的一个重要分支,它的研究对人机交互、语音分析,语音编码,语音增强和语音识别等各个领域都有重要的促进作用.目前,基于大语料库的中文语音合成发
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语音合成是语音信号处理领域的一个重要分支,它的研究对人机交互、语音分析,语音编码,语音增强和语音识别等各个领域都有重要的促进作用.目前,基于大语料库的中文语音合成发展到了一个较高的水平,但对语音合成的小资源系统研究还不够深入.针对有限资源的中文语音合成系统,该文提出了一种全新的分层语料设计的方法.这种方法综合了数据驱动和规则驱动的语料设计二者的优点,在有限资源的条件下,实现了高效率的合成语料设计.该方法可以在语音数据库相对较小的条件下,保证一定韵律覆盖面,且使合成语音达到较高的自然度.在对较大规模的语料进行统计和分析的基础上,该文中采用C45决策树作为音高的预测模型,很好的完成了对分层音库样本选择,较大的提高了原有基于规则的样本挑选的语音合成系统的自然度.
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