基于谐波加噪声激励模型的改进语音合成算法

发布时间：2017-07-07 21:10

  本文关键词：基于谐波加噪声激励模型的改进语音合成算法

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【摘要】：传统基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音合成算法使用高斯白噪声和脉冲串来表示清浊音的激励信号,合成的语音较为嘈杂。为提高合成音质,基于谐波加噪声激励模型,提出一种语音合成算法。将语音信号逆滤波得到声门波信号,对声门波信号进行谐波分析提取谐波成分,并计算谐波成分的线谱对参数作为谐波特征进行HMM训练。在语音合成时根据新生成的特征参数重构出低频段谐波部分与高频段噪声部分,并将两者混合作为语音的激励信号进行语音合成。实验结果表明,与基于脉冲激励的语音合成算法相比,该算法生成的语音频谱更接近自然语音,并且能够有效地减轻合成语音的机器声,提高合成语音的自然度。
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【关键词】： 语音合成 谐波加噪声模型 激励信号 逆滤波 隐马尔科夫模型
【分类号】：TN912.33
【正文快照】： 0概述语音合成是将计算机自己产生或外部输入的文字信息转变为语音输出的技术。目前,语音合成技术己经在电子图书、智能语音玩具、汽车导航以及电信声讯等领域得到广泛应用[1]。基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的统计参数语音合成方法凭借高流畅度和灵活性等优点

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本文编号：531822