【摘 要】
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语音合成是人机交互、人工智能领域的核心技术,传统的语音合成技术相对复杂,需要大量领域专业知识,设计和实现的门槛较高.深度学习方法的应用,像WaveNet、Tacotron等提出降低了语音合成的实现难度.针对维吾尔语语音合成中的复杂前端,采用Tacotron端到端语音合成技术,使用文本以及所对应的音频数据作为学习模型,简化了语音合成的过程,成功实现了低资源语言维吾尔语的语音合成.为了选出最佳粒度单元进一步提高语音合成效果,在原本的Tacotron模型的基础上分别对维吾尔语词、词素、字符为不同粒度单元的文本进
【机 构】
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新疆大学软件学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046
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语音合成是人机交互、人工智能领域的核心技术,传统的语音合成技术相对复杂,需要大量领域专业知识,设计和实现的门槛较高.深度学习方法的应用,像WaveNet、Tacotron等提出降低了语音合成的实现难度.针对维吾尔语语音合成中的复杂前端,采用Tacotron端到端语音合成技术,使用文本以及所对应的音频数据作为学习模型,简化了语音合成的过程,成功实现了低资源语言维吾尔语的语音合成.为了选出最佳粒度单元进一步提高语音合成效果,在原本的Tacotron模型的基础上分别对维吾尔语词、词素、字符为不同粒度单元的文本进行语音合成实验,对结果进行主观及客观评价,得出了基于Tacotron的端到端模型中以字符为粒度单元的语音合成效果优于词和词素粒度单元的结论.这一结论有助于维吾尔语语音合成技术的更进一步发展.
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