面向高自然度的漢語文語轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)日益成為人類生活必不可少的一個(gè)部分.如何才能方便的與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交流就成為人們需要解決的一個(gè)重要的問題.語言是人類最方便的交流方式.因此人們希望能夠采用語言與計(jì)算機(jī)直接進(jìn)行交流,也就是實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的真正的語聲通訊.作為這一要求的計(jì)算機(jī)自然語言輸出部分,各種語言的語音合成系統(tǒng)近幾年來得到了十分迅速的發(fā)展,涌現(xiàn)出了大量的新技術(shù)和新設(shè)計(jì).在語音合成系統(tǒng)中,韻律模型是必不可少的.它將前面的文本分析和后面的語音生成聯(lián)系起來,實(shí)

2、際上起著一個(gè)重要的橋梁作用.好的韻律模型,使之能夠更加貼近自然語言中的各種各樣的韻律現(xiàn)象,是高自然度語音合成系統(tǒng)中的一個(gè)重要的組成部分.該文以此為目的,對建立韻律模型中的基音周期的提取、基頻模式的獲取方面進(jìn)行了深入的研究.該文首先介紹了漢語語音中的一些基本知識(shí),重點(diǎn)放在基音周期估計(jì)算法的研究和基頻模式的獲取.研究了頻域上的基頻周期估值算法,如:自相關(guān)算法、LPC殘差算法、倒譜法等;時(shí)域上的基于波形外觀的基音估值算法.并總結(jié)以上算法的優(yōu)缺

3、點(diǎn)提出了取初值步進(jìn)式尋找極值點(diǎn)的基音周期估值算法.為了更準(zhǔn)確的提取基音周期,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了音節(jié)標(biāo)注工具Speech Assistant,并使用該工具進(jìn)行基音周期數(shù)據(jù)的采集工作.研究了聚類算法,克服傳統(tǒng)的k均值算法的缺點(diǎn)選擇改進(jìn)的自組織數(shù)據(jù)分析方法(ISODATA)進(jìn)行基頻模式的提取.對聚類的基頻序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了基頻序列規(guī)整、滑動(dòng)平均、零均值化等預(yù)處理.在此基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類得到了相應(yīng)的基頻模式,并對其結(jié)果進(jìn)行了分析.最后該文對整個(gè)論文進(jìn)行了總結(jié),