英语文语转换系统中的ToBl韵律自动标注方法与实现

发布时间：2017-06-19 03:11

  本文关键词：英语文语转换系统中的ToBl韵律自动标注方法与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网浪潮的汹涌之势扑面而来,语音合成技术也趁着站在风口的机会实现了快速的成长。作为人工智能的一部分,语音合成技术的未来方向必然是让机器语音合成效果达到人类的说话水平。那么作为语音合成中关键的一项技术,即韵律的表达效果也会越来越被重视。论文将就ToBI韵律自动标注展开讨论和研究,并展示加载了自动标注后的英文TTS效果。论文的具体工作如下：首先,论文将对语音合成技术的背景以及历史发展进行阐述,然后分别介绍各种语音合成方法,其中包括目前最主流的两种合成方式,即基于HMM模型的参数合成以及基于大语料库的拼接合成。论文在第二章对于韵律标注的体系ToBI进行详细介绍。因为之后的预测正确率和合成效果均是建立在对ToBI韵律标注体系进行预测的基础上的。其次,论文会着重描述C4.5预测树算法、最大熵算法和条件随机场算法,并在具体的实现过程中,介绍这几种模型训练和测试方法。通过对不同韵律模型的分析对比,我们可以用不同的模型来对韵律进行自动标注,并加载进入英文的TTS。最后,论文将分别测试出几个不同模型的预测效果,通过不同的测试方式我们可以得到一个直接的数据结果。结果显示,论文所使用的C4.5决策树和CRF模型能够有效对ToBI韵律体系进行预测标注。当加入韵律预测模型后,我们对英文TTS系统合成的声音做了一个主观MOS测听实验,相比于之前的MOS得分,新的句子提升0.31,在韵律上有一个明显的提升。这进一步地论证论文中采取的实验思路和方法具备一定的可靠性。此外,论文对实验结果进行总结,提出在ToBI自动标注上仍待优化的几个部分,并对语音合成在ToBI韵律预测上的一些展望和建议。
【关键词】：语音合成 ToBI韵律标注 C4.5决策树 CRF模型 韵律预测
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.33
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 语音合成概述9-11
• 1.1.1 什么是语音合成9-10
• 1.1.2 语音合成发展历程10-11
• 1.2 语音产生机理11-13
• 1.3 语音合成方法13-16
• 1.3.1 物理机理的语音合成13
• 1.3.2 源-滤波器的语音合成13-14
• 1.3.3 基于波形拼接的语音合成14-15
• 1.3.4 基于HMM模型的参数语音合成15-16
• 1.4 论文研究思路以及主要工作16
• 1.5 论文的组织结构16-18
• 第二章 ToBI韵律标注体系18-30
• 2.1 概述18-21
• 2.2 标注方法21-26
• 2.2.1 拼写标注21
• 2.2.2 层次标注21-23
• 2.2.3 音调标注23-26
• 2.2.4 注释标注26
• 2.2.5 基频最高点HIFO的标注26
• 2.3 标注举例26-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第三章 韵律的自动标注和预测30-42
• 3.1 机器学习30-31
• 3.2 基于决策树的韵律标注31-35
• 3.2.1 基于ID3决策树的韵律标注31
• 3.2.2 基于C4.5决策树的韵律标注31-34
• 3.2.3 ID3算法与C4.5算法的比较34-35
• 3.3 基于ME模型的边界信息和语调预测35-38
• 3.4 基于CRF的韵律预测38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 ToBI韵律预测的实现42-54
• 4.1 语料库数据准备42
• 4.2 基于C4.5决策树的韵律预测42-46
• 4.3 基于最大墒模型的韵律预测46-48
• 4.4 基于CRF模型的韵律预测48-50
• 4.5 实验结果与分析50-53
• 4.5.1 C4.5预测51
• 4.5.2 ME+CRF预测方法51-53
• 4.6 本章小结53-54
• 第五章 ToBI自动标注在TTS中的应用54-60
• 5.1 ToBI自动标注在TTS中的应用流程54-56
• 5.2 TTS系统的评测方法56-58
• 5.3 实验结果与分析58
• 5.4 本章小结58-60
• 第六章 总结和展望60-62
• 6.1 总结60
• 6.2 展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-67

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