基于韵律特征参数的情感语音合成算法研究

为了合成更为自然的情感语音,提出了基于语音信号声学韵律参数及时域基音同步叠加算法的情感语音合成系统.实验通过对情感语音数据库中生气、无聊、高兴和悲伤4种情感的韵律参数分析,建立4种情感模板,采用波形拼接语音合成技术,运用时域基音同步叠加算法合成含有目标感情色彩的语音信号.实验结果表明,运用波形拼接算法,调节自然状态下语音信号的韵律特征参数,可合成较理想的情感语音.合成的目标情感语音具有明显的感情色彩,其主观情感类别判别正确率较高.     

基于PSOLA与DCT的情感语音合成方法

情感语音合成可以增强语音的表现力,为使合成的情感语音更自然,提出一种结合时域基音同步叠加(PSOLA)和离散余弦变换(DCT)的情感语音合成方法。根据情感语音数据库中的高兴、悲伤、中性语音进行韵律参数分析归纳情感规则,调整中性语音各音节的基音频率、能量和时长。使用DCT方法对基音标记过的语音段进行基音频率的调整,并利用PSOLA算法修改基音频率使其逼近目标情感语音的基频。实验结果表明,该方法比单独使用PSOLA算法合成的情感语音更具情感色彩,其主观情感的识别率更高,合成的情感语音质量更好。     

空间频率与方向特征相结合的自适应采样压缩感知算法

在分块压缩感知采样过程中,为根据图像块特征更合理的分配采样率,提出一种基于纹理特征的图像分块自适应采样压缩感知算法.首先使用空间频率提取图像块纹理信息;其次根据纹理信息将图像块分为平滑块或纹理块,并确定各块的基础采样率;再使用基础采样率对平滑块采样,在基础采样率的基础上结合小波域系数统计特征调整纹理块子带系数采样率;最后使用平滑投影Landweber重建图像.实验结果证明,与已有的图像分块压缩感知算法相比,当压缩率适中时,无论是视觉效果还是客观指标方面,该算法均能明显地提高图像信号重建质量.     

藏语天气预报语音合成系统的初步研究

本文是对于藏语天气预报的语音合成系统的简单研究,针对藏文的特殊性设计相应的语料库以及韵律参数库、合成参数库,提供基音同步叠加算法（PLOSA）需要的修改因子,通过修改时长、基频等参数最终实现语音的合成。     

分组网环境下多制式语音会议的DSP实现

针对多制式多通道的语音会议处理的高计算量和高复杂度,采用TI公司的Tms320c6416高端DSP芯片为硬件平台,提出一种高效率、低失真的处理思路.采用包括VAD静音检测、采样率转换和大时延抖动平滑等关键技术,并就其具体算法进行了解析.经过实际运行验证,各通道语音包络经过解码、会议叠加和编码后仍保持良好的波形特征,引入较少编码转换失真和叠加噪声,证明该处理思路极具工程实施价值.     

低延迟低码率语音编码研究

现有的低延迟语音编码算法（LD-CELP）需要16 kb/s比特率,无疑会妨碍它的应用。提出了一种采用两阶段码书搜索的方法可以在提高低延迟语音编码算法性能的同时降低码率。首先构造了两个子码书：一个后向更新的自适应码书和一个具有代数结构的固定码书;然后设计了两阶段码书搜索方法使滤波后的激励矢量和目标矢量之间的均方误差保持最小。这样就得到了一个在8 kHz采样率下具有2.5 ms延迟的10 kb/s两阶段码书搜索的CELP编码器。用平均分段信噪比（SSNR）和感知语音质量评价（PESQ）测试,本算法具有和16 kb/s的G.728相当的编码质量。     

一种基于声音信号形态特征参数的压缩算法及其分析

1.引言声音信息能够压缩的基本依据是语音信号的冗余度及人类的听觉感知机理。声音信号编码方法可大致分为两类:一类方法要求重建的信号听起来与输入语音一样,但其波形可以不同,此类编码方法的缺点是编码方法所需的运算量大,对于环境噪声较敏感。第二类方法则使重建的语音信号基本上与原始语音信号波形相同。对声音信号的波形直接进行编码。实际上,目前中低码率编码的发展方向是这两类方法之结合。当前低速率语音编码算法如:混合激励声编码器;插值编码的原型波形插值、时频插值;谐波编码的多带激励、正弦变换     

压缩感知理论在语音通信系统中的应用研究

本文介绍了压缩感知理论,并把这一理论应用在语音通信系统中。根据语音信号的短时平稳性、频域的可稀疏性,采用结合DCT和FFT两种不同稀疏基的OMP重构算法对语音信号进行重构,并对重构结果进行主客观评价。实验结果表明:固定帧长和压缩感知采样率M/N对语音信号重构性能有影响;以及当M/N>0.4时,DCT稀疏基表现出更好的重构性能;当M/N<0.4时,FFT稀疏基表现出更好的重构性能。     

语音信号的基音标注算法

阐述了一种连续语音的最大幅度的基音标注算法，这种算法运用自相关算法原理和动态编程的思想，不必区分清音区域和浊音区域，能在一段连续的语音信号中自动地标记基音位置，实验证明，这种算法对基音同步叠加合成系统的语音分析很有用途。     

基于稀疏优化lp正则化的光滑化拟牛顿算法

压缩感知被广泛应用于信号恢复和图像重构与去噪,重构算法是压缩感知的关键部分之一。当采样率很低时,重建原始信号是个困难的问题。对此,现有算法普遍表现不佳。采用[p(0相似文献