基于声调核参数及DNN建模的韵律边界检测研究

韵律边界对言语表达的自然度和可理解度有着重要作用。韵律建模也是语音合成、语音理解中的重要方面。该文从相邻声调的相互作用角度出发,提出基于深度神经网络(DNN)及声调核声学特征的汉语韵律边界检测方法。该方法首先采用声调核部分的声学特征来计算边界检测相关参数。然后,利用深度神经网络进行建模。作为对比,实验中采用了以整个音节的声学特征为输入特征的基线系统。结果表明,只使用调核部分声学特征的系统优于使用整个音节的系统,韵律边界检测正确率相对提高了4%,这表明该文提出的汉语韵律边界检测方法的有效性。     

基于声学相关特征与词典语法相关特征的汉语重音检测

重音对提高语音合成系统的自然度、可懂度以及语音识别系统的正确率等方面扮演着非常重要的作用.该文基于大规模韵律标注的语料库,利用声学相关特征及词典语法相关特征对汉语重音进行检测.采用Boosting 集成分类回归树对当前音节的声学相关特征以及词典语法相关特征进行建模,Boosting集成分类回归树充分利用了当前音节的特性...     

基于互补模型的汉语韵律间断自动检测

自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不仅在特征层上利用当前音节的上下文信息,而且在模型层次上利用了当前音节的上下文信息。在ASCCD语料库上验证了该方法能够获得90.34%的韵律间断的检测准确率,较基线系统有 6.09%的提高。     

汉语韵律词F0曲线的优化

汉语韵律词内部音节重音的强弱对总的F0曲线的特征有很大影响。本文参考生成F0曲线的数学优化模型,提出了对由孤立单音节调型曲线串接而成的汉语韵律词的F0曲线的连续性、平滑性、曲线形状、平均值进行整体优化的x2估计方法,实现了在重音作用下的F0曲线的优化。在谐波+噪声合成系统上实验研究了汉语三音节韵律词的64种不包含轻声的调型组合和10种结尾为轻声的调型组合的F0曲线的优化效果,展示优化过程中三个控制参数——平滑因子(smooth)、音节重音强度(stress)、音节F0形状失真度(Distor-tion)对F0曲线整体形状的控制效果和参数取值的有效范围。非正式的听觉实验表明合成语音的自然度有明显提高。     

基于韵律特征和语法信息的韵律边界检测模型

韵律短语边界的自动检测,对语音合成中语料库的韵律标注以及语音识别中韵律短语的自动划分都有重要意义。本文通过对影响韵律短语边界的声学、韵律等参量的分析,得到和韵律短语边界关联性较大的一组声学特征参数、韵律环境参数和语法信息;同时引入语音合成中的韵律预测思想,在假定所有音节边界均为非韵律短语边界时,预测每个音节的基频。最后使用决策树模型,将音节边界处的韵律环境信息、语法信息以及预测结果作为决策树的输入,利用决策树综合判定当前音节边界是否为韵律短语的边界。实验表明,这种方法对于基于确定性文本(text-dependent)的语音韵律短语边界的检测,具有较好效果,同时可以显著提高语音合成中语料库的标注效率和标注结果的一致性。     

基于统计韵律模型的汉语语音合成系统的研究

本文论述了采用统计模型进行汉语韵律层级结构分析和韵律建模的思路,在此基础上建立了汉语语音合成系统。其中,本文还仔细阐述了韵律代价函数的构造,及其参数的自动训练算法。同时,论文还分析了韵律特征间相互作用对音节基元选取的影响,并最终实现了一个连续语流中用于汉语语音合成的音节基元选取模型。测试表明了本文提出的基于统计模型的韵律层级分析和韵律建模思路,能够较好应用于汉语语音合成系统的构造,并使之具有良好的合成语音的自然度。     

汉语韵律短语的时长与音高研究

语句和篇章的韵律结构和信息结构的分析及模型化是提高语音合成的自然度、降低自然语言识别错误率的关键。该文在带有韵律标注ASCCD语料库的基础上对韵律短语的时长和音高特性进行了研究,得到并验证了如下一些结论:(1)韵律短语边界对音节时长有明显的延长作用,不同声调对音节的时长延长作用不同,并且不同的重音级别对音节时长的延长作用也不同。(2)韵律短语边界处中断的时长在较小的韵律边界表现的更为明显。韵律短语的边界处发生了明显的音高重置现象,韵律短语的音高低线总是下降的,而音高高线只是在重音后下降,并且重音处的音域大而且音高高线的位置高。     

维吾尔语CVC型音节韵律特征声学分析

根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从实验语音学的角度出发,研究维吾尔语固有音节结构中最常见的CVC音节类型的声学特征,从“维吾尔语语音声学参数库”中选择1 255个CVC型音节的各种韵律参数,包括音节时长、音强和音高,进行统计分析并归纳其时长、音高和音强分布模式。     

汉语语音识别中基于音节的声学模型改进算法

针对汉语语音识别中协同发音现象引起的语音信号的易变性,提出一种基于音节的声学建模方法。首先建立基于音节的声学模型以解决音节内部声韵母之间的音变现象,并提出以音节内双音子模型来初始化基于音节声学模型的参数以缓解训练数据稀疏的问题;然后引入音节之间的过渡模型来处理音节之间的协同发音问题。在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示汉语字的相对错误率下降了12.13%,表明了基于音节的声学模型和音节间过渡模型相结合在解决汉语协同发音问题上的有效性。     

自动语言辨识的研究方法及发展概述

根据自动语言辨识研究中所采用的识别信息的不同,文章将研究中使用的方法归类为基于声学特征的方法、基于韵律特征的方法、基于音素识剐的方法和基于高层语言信息的方法.通过对这些方法进行分类介绍并结合NIST的评测结果分析,阐述了近十几年来自动语言辨识研究的发展情况,最后对进一步研究中存在的问题和发展趋势进行了分析.