基于HMM的蒙古语语音合成技术研究

发布时间：2018-05-28 05:22

  本文选题：隐马尔科夫模型 + 蒙古语　； 参考：《计算机科学》2014年01期

【摘要】：基于隐马尔科夫模型的语音合成方法是当今语音合成的主流方法,它已被广泛应用于英语、汉语、日语等语音合成系统中。然而基于隐马尔科夫模型的蒙古语的语音合成技术研究还处于空白状态。首次将基于隐马尔科夫模型的语音合成方法用于蒙古语语音合成,并进行了语音合成实验。从最终合成系统的效果来看,合成的语音整体稳定流畅,可懂度高,而且节奏感比较强,主观平均得分为3.80。这为进一步研究基于隐马尔科夫模型的蒙古语语音合成技术奠定了基础。
[Abstract]:The speech synthesis method based on Hidden Markov Model is the mainstream method of speech synthesis nowadays. It has been widely used in English, Chinese, Japanese and other speech synthesis systems. However, the research of Mongolian speech synthesis technology based on Hidden Markov Model is still blank. The speech synthesis method based on Hidden Markov Model is applied to Mongolian speech synthesis for the first time, and the speech synthesis experiment is carried out. From the effect of the final synthesis system, the synthesized speech is stable and smooth, with high intelligibility and strong rhythm, with a subjective average score of 3.80. This will lay a foundation for further research on Mongolian speech synthesis technology based on Hidden Markov Model.
【作者单位】： 内蒙古大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61263037) 内蒙古自然科学基金重大项目(2011ZD11)资助
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1945464