最大熵软决策树HMM最大似然藏语音合成

发布时间：2018-02-27 15:28

  本文关键词： 软决策树 藏语音合成 隐式马尔可夫 最大熵 隶属度　出处：《计算机工程与设计》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统的硬决策树藏语音合成系统存在泛化性能不强的问题,设计改进一种二进制软决策树算法,实现基于语境因子的藏语音合成模型参数估计。内部节点根据子代节点隶属度进行选取,每个节点可视为基于语境依赖隶属度的模糊集合,将每个语境分配给几个重叠的叶节点,提高模型概括和函数逼近性能;采用最大熵平滑分布进行局部一阶矩和全局二阶矩特征捕捉,实现隐式马尔可夫(HMM)输出概率分布的软决策参数最大似然估计。仿真验证结果表明,所提算法在满足应用实时性要求的前提下,可有效提高藏语音合成效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor generalization performance in traditional hard decision tree Tibetan speech synthesis system, a binary soft decision tree algorithm is designed and improved. The parameter estimation of Tibetan speech synthesis model based on context factor is realized. Each node can be regarded as a fuzzy set based on context-dependent membership degree. Each context is assigned to several overlapping leaf nodes to improve the performance of model generalization and function approximation. The maximum likelihood estimation of the output probability distribution of implicit Markov HMMs is realized. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the performance of Tibetan speech synthesis.
【作者单位】： 西藏大学藏文信息技术研究中心;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC740063);教育部人文社会科学研究西藏基金项目(15XZJCZH001) 西藏大学青年科研培育基金项目(ZDPJZK1505);西藏大学珠峰学者人才发展支持计划主体计划“杰出青年学者”的自助 国家社会科学研究重大项目“基于地理信息平台的藏语方言数据库建设”(14ZDB101)之子课题“藏语方言时空数据库建设”
【分类号】：TN912.33

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本文编号：1543240