【摘 要】
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韵律生成模块是文语转换系统中的重要组成部分.传统的基于规则的韵律生成方法复杂费时、并且不能保证全面的描述韵律的变化规律,不能满足高自然度、高清晰度语音合成系统的需
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韵律生成模块是文语转换系统中的重要组成部分.传统的基于规则的韵律生成方法复杂费时、并且不能保证全面的描述韵律的变化规律,不能满足高自然度、高清晰度语音合成系统的需要.随着语音合成问题研究的深入,建立的韵律数据库越来越庞大和完善,如果能有效提取韵律数据库中蕴含的知识,就可以建立满足合成要求的韵律模型.因此韵律特征的建模问题可以看作一个数据挖掘的问题.该文在总结目前数据挖掘技术在语音合成方面的相关工作的基础上,采用神经网络来学习汉语二字词的基频变化规律,分别用BP网络和RBF网络建立了基频特征模型,对两种方法得到的结果作了比较和分析;并采用了"一般假说自动生成法"对语境参数进行选择以降低模型的复杂度,简化输入参数后,模型的精度有了进一步的提高.从结果看,建立的模型能够比较精确的预测出二字词的基频变化,取得了比较好的效果.
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