【摘 要】
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语气作为一种重要情感表达信息,对说话人内容的表达起着重要作用。目前语音合成系统缺乏对语气的良好支持,合成语音也表现出乏味、单一的缺点。为了解决上述问题,提高合成语
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语气作为一种重要情感表达信息,对说话人内容的表达起着重要作用。目前语音合成系统缺乏对语气的良好支持,合成语音也表现出乏味、单一的缺点。为了解决上述问题,提高合成语音的自然度,本文将统计参数语音合成(Statistical Parameter Speech Synthesis, SSPS)与具有强学习能力的变分自编码(Variational Autoencoder, VAE)模型相结合,以无监督的方式学习说话人潜在的语气信息,再通过加入分类器提高模型语气学习的准确率。我们提出了语气语音合成的系统框架,分为三
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