HMM与神经网络相融合的低资源语音合成方法

为了提高语音合成自然度和稳定性,提出HMM与深度神经网络相融合的,以维吾尔语作为实验语言的语音合成方法.基于深度学习的端到端语音合成方法存在生成速度慢、稳定性及可控性不够好,但是合成语音自然度高,而基于HMM的方法系统稳定性好,合成语音自然度不如端到端的方法.因此,系统前端部分利用HMM(马尔科夫模型)获取维吾尔语固有的语言特征,后端合成部分利用深度神经网络框架建立自回归模型.前端文本分析用HMM模型获取语言特征,后端合成用不同的神经网路模型,并进行了对比试验.最后对于实验结果进行了评测.实验结果验证了基于HMM+BiLSTM的语音合成方法的效果最好.     

维吾尔语文语转换系统文本分析模块初探

探讨了如何根据维吾尔语的语言、语音特征，对维语文语转换系统的文本进行分析和研究。通过对维吾尔语的音节、词等语音要素的了解，分析音节的组成结构(基本满足规则：Usyl=C+V+C+C)和词语结构。在此基础上总结出了音节划分规则、词根词缀的划分规则以及重音、停顿和语调变化规则，为进一步实现维吾尔语语音合成系统打下坚实的基础。     

基于HMM的维吾尔语连续语音识别系统

维吾尔语是黏着性语言,利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇,给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。结合维吾尔语自身特点,建立了维吾尔语连续语音语料库,利用HTK（HMMToolKit）工具实现了基于隐马尔可夫模型（HMM）的维吾尔语连续语音识别系统。在声学层,选取三音子作为基本的识别单元,建立了维吾尔语的三音子声学模型,并使用决策树、三音子绑定、修补哑音、增加高斯混合分量等方法提高模型的识别精度。在语言层,使用了适合于维吾尔语语音特征的基于统计的二元文法语言模型。最后,利用该系统进行了维吾尔语连续语音识别实验。     

从实验语音学角度探析维吾尔语鼻音的声学特征

该文根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了包含鼻音m、n和的单音节以及多音节词,提取它们的声学参数并进行统计分析,归纳了其共振峰、音强和时长分布模式,研究了鼻音的两个变体,从实验语音学的角度出发进一步探讨了鼻音的声学特性,并总结出了一系列结论。其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。该项研究结果对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语双音节词元音格局研究

从高自然度语音合成与高精度语音识别技术研究的实际应用需求出发,采用实验语音学的方法研究了维吾尔语双音节词中的元音格局。为此,从"维吾尔语语音声学参数库"中选取了包括维吾尔语元音的双音节词,并分别对词首音节和词尾音节中的元音共振峰频率值进行统计分析,利用Joos方法比较详细地归纳出了维吾尔语词首和词尾音节元音格局以及它们之间的区别,绘制出了维吾尔语双音节词元音的共振峰模式。首次用实际实验数据验证了维吾尔语元音舌位特点符合传统"口耳之学"结论。研究结果对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的语音研究及应用开发具有较高的参考价值。     

英语语音合成系统超前端文本分析知识库的构建

研究英语语音合成系统超前端文本分析所需知识库的构建和扩充方法。语音合成系统在语音播报等领域已经得到了广泛应用。但是在英语多媒体教学领域,还需解决偶尔出现的发音错误问题。由于内置知识库覆盖面不足,目前必须通过人工处理输入的文本,消除发音错误。人工分析和处理的速度及效率制约了语音合成系统在英语教学领域的应用。在英语词汇知识库的支持下,利用计算机辅助文本分析技术,对输入文本中的词语进行筛选和分类,找出产生发音错误的单词或符号,经扩展、转换或标注处理,可使优秀的英语语音合成系统达到教学和训练的要求。     

维吾尔语中清化元音的实验语音学研究

该文根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了带高元音/i/,/u/和/ü/的多音节词(双音节、三音节词),分别对其发生清化和保持原来浊特性时的三种高元音的时长,音高和音强进行了统计分析,归纳了其发生清化时的时长、共振峰和音强在开音节和闭音节中的分布模式,从实验语音学的角度出发,进一步探讨了维吾尔语中三个高元音的清化特性,并验证了语言学者凭听力和生理而总结出来的结论与声学上的结论的一致性。其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。该项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

基于语音识别的英语翻译终端设计

针对传统的英语翻译系统存在无法准确识别说话者语音和语气的问题。设计一个基于语音识别和语气语音合成的英语翻译系统,该系统终端主要包括语音识别、语言翻译、语气识别、语气转换和语气语音合成模块。基于CVAE语气语音合成模型对语音识别和语言翻译的英语语句进行语气语音合成,以进行便携式英语翻译终端设计与实现。实验表明,基于CVAE的语气语音合成模型合成语气语音的基频曲线与原始语音间的误差仅为0.02,两者基频曲线十分接近。且在主观评价方面,本模型的语音合成自然度MOS评分为3.84分,方差仅为0.004;情感语气一致性平均打分为3.72,方差为0.002。综合分析可知,本模型可取得较好的语音生成效果,生成语音具备多样性和准确性。系统应用发现,本模型在系统中可提升英语翻译系统终端的语音识别和语气语音合成效果,系统性能优越。     

维吾尔语双音节词韵律特征声学分析

该文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的969个双音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语双音节词的韵律节奏模式与双音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度。我们相信本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语三音节词韵律特征声学分析

本文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的333个三音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语三音节词的韵律节奏模式与三音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

多基元及韵律参数匹配的维吾尔语语音合成方法

音节是维吾尔语的最小发音单元,所以大部分维吾尔语语音合成系统以音节作为基本的合成单元,但维吾尔语中音节数量很大,语料库很难保证覆盖所有的音节样本,这会导致合成语音不稳定和不连续。为解决合成语音不稳定的情况,提出了结合单音素和三音素两个不同基元的单元挑选算法。通过在单元挑选模块中加入韵律参数相匹配的方法选出最佳韵律匹配的单元并解决了合成语音不连续的情况。实验结果表明,提出的方法有效地解决了合成语音不稳定和不连续的现象,从而提高了合成语音的自然度。     

面向自然语言信息处理的维吾尔语名词形态分析研究

名词是人类语言中的基本词类之一。维吾尔语是一种形态变化很复杂的语言,其中名词是一种形态变化复杂的词类。因此名词的形态分析研究无论在语法研究还是在语言信息处理中都非常重要。本文对维吾尔语名词的形态变化(名词的数、人称、格等语法范畴)进行了形式化的描述和分析。指出了维吾尔语名词的基本形态参数,总结出参数的组配规律并统计了其类型,探索了维吾尔语名词的削尾方法。这些工作将为维吾尔语名词形态处理提供有效的方法和新的思路。     

维吾尔语元音的声频特性分析和识别

维吾尔语属阿尔泰语系突厥语族,由于其构词法的特点,八个元音的声频特性在语音识别中,尤其是识别基元选取中有重要作用,其共振峰频率参数也是语音识别和语音合成的重要依据。运用实验语音学的基本理论和方法,在维吾尔语综合语音数据库的办公环境语料条件下,对维吾尔语八个元音进行了声频特性统计分析,给出了维吾尔语元音共振峰频率参数和分布规律,并通过八个元音的语音识别实验结果,验证了其共振峰频率分布规律的正确性。实验证明:维吾尔语在排除元音和谐情况下,其声频特性具有很强的可区分性,对于实现语音信息的传送接受正确性很高。     

言语信息处理的进展

该文介绍了言语信息处理的进展,特别提到汉语言语处理的现状。言语信息处理涉及到言语识别、说话人识别、言语合成、言语知觉计算等。带口音和随意发音的言语识别有力的支持了语言学习与口语水平测评等应用;跨信道、环境噪音、多说话人、短语音、时变语音等因素存在的情况下提高识别正确率,是说话人识别的研究热点;言语合成主要关注多语言合成、情感言语合成、可视言语合成等;言语知觉计算开展了言语测听、噪声抑制算法、助听器频响补偿方法、语音信号增强算法等研究。将言语处理技术与语言、网络有效结合,促进了更加和谐的人机言语交互。     

维吾尔语拼接式语音合成方法研究

首先简要介绍语音合成技术的总体概念及研究状况，然后提出用不同长度的单元进行拼接的维吾尔语语音合成方法。该方法能更好地利用自然语流的原始信息．提高合成语音的自然度，同时也能提高系统的灵活性。     

维吾尔语拼接式语音合成方法研究

首先简要介绍语音合成技术的总体概念及研究状况,然后提出用不同长度的单元进行拼接的维吾尔语语音合成方法。该方法能更好地利用自然语流的原始信息,提高合成语音的自然度,同时也能提高系统的灵活性。     

联合无监督词聚类的递归神经网络语言模型

研究表明,在递归神经网络语言模型的输入层加入词性标注信息,可以显著提高模型的效果. 但使用词性标注需要手工标注的数据训练,耗费大量的人力物力,并且额外的标注器增加了模型的复杂性. 为了解决上述问题,本文尝试将布朗词聚类的结果代替词性标注信息加入到递归神经网络语言模型输入层. 实验显示,在Penn Treebank语料上,加入布朗词类信息的递归神经网络语言模型相比原递归神经网络语言模型困惑度下降8~9%.     

基于VRML虚拟人的维文手语库的构建

维吾尔语的手语合成有助于改善维吾尔族聋哑人与听力正常人进行自然交流,也可以应用于计算机辅助维吾尔哑语教学、维文电视节目播放等方面。维文手语库是维吾尔语手语合成的基础。通过分析维吾尔手语的特点,采用关键帧插值技术来控制VRML虚拟人的手势动作,利用Visual C++和OpenGL环境实现了一个维吾尔文的手势编辑系统,通过手势运动数据驱动虚拟人来实时显示当前的手势状态。通过该系统,收集了常用的维吾尔语词汇及32个维吾尔字母的手势运动数据。     

维文版Office设计中关键技术的研究与实现

维吾尔文,汉文和英文等多文种办公套件,对少数民族地区信息化的发展,起着重要作用。该文首先介绍了维吾尔文的特点,然后分析并实现了永中集成Office维吾尔文版设计中的自动选形、按音节断行和自动拉长等处理维吾尔文的关键技术。这些关键技术在维吾尔文版Office中应用后,通过测试能使维吾尔文排版非常规整。同时这些关键技术对维吾尔文文字处理,对其他维吾尔文软件的开发都有普遍地指导作用。