维吾尔语中塞音、塞擦音VOT的实验研究

根据语音合成与语音识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,第一次利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了带有塞音和塞擦音的556个双音节词,重点提取了塞音、塞擦音的位置在双音节词的词中和词尾时嗓音起始时间VOT特征参数并对此进行了统计分析,首次从实验语音学的角度提出了清塞音、清塞擦音送气、不送气的概念。通过分析得出结论：（1）利用VOT均值可以明显地把维吾尔语中的塞音、塞擦音从清浊类别上区分开来。（2）从嗓音起始时间类型上来看,清塞音出现在双音节词第二音节的音节首（词中）时表现出不送气的特点,而位置出现在第二音节的音节末（词尾）时,有时读成送气音,有时读成不送气音,根据实际情况和个人发音习惯的不同可以自由变读。研究结果对维吾尔语语音合成自然度和语音识别系统识别率的提高有非常大的作用。     

基于声学统计建模的语音合成技术研究

该文介绍基于声学统计建模的语音合成技术,重点回顾中国科学技术大学讯飞语音实验室在语音合成领域这一前沿发展方向的创新性工作成果。具体包括 融合发音动作参数与声学参数,提高声学参数生成的灵活性;以最小生成误差准则取代最大似然准则,提高合成语音的音质;使用单元挑选与波形拼接方法取代参数合成器重构,改善参数语音合成器在合成语音音质上的不足。以上技术创新使得语音合成系统在自然度、表现力、灵活性及多语种应用等方面的性能都有进一步的提升,并推动语音合成技术在呼叫中心信息服务、移动嵌入式设备人机语音交互、智能语音教学等领域的广泛引用。     

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。     

面向藏语语音合成的语音基元自动标注方法

在基于隐Markov模型（Hidden Markov Model,HMM）的统计参数藏语语音合成中引入了DAEM（Deterministic Annealing EM）算法,对没有时间标注的藏语训练语音进行自动时间标注。以声母和韵母为合成基元,在声母和韵母的声学模型的训练过程中,利用DAEM算法确定HMM模型的嵌入式重估的最佳参数。训练好声学模型后,再利用强制对齐自动获得声母和韵母的时间标注。实验结果表明,该方法对声母和韵母的时间标注接近手工标注的结果。对合成的藏语语音进行主观评测表明,该方法合成的藏语语音和手工标注声、韵母时间的方法合成的藏语语音的音质接近。因此,利用该方法可以在不需要声、韵母的时间标注的情况下建立合成基元的声学模型。     

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.     

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。     

深度学习语音合成技术综述

语音合成技术在人机交互中扮演着重要角色,深度学习的发展带动语音合成技术高速发展。基于深度学习的语音合成技术在合成语音的质量和速度上都超过了传统语音合成技术。从基于深度学习的声码器和声学模型出发对语音合成技术进行综述,探讨各类声码器和声学模型的工作原理及其优缺点,在此基础上对语音合成系统进行综述,系统综述经典的基于深度学习的语音合成系统,对基于深度学习的语音合成技术进行展望。     

基于统计声学模型的单元挑选语音合成算法

提出一种基于统计声学模型的单元挑选语音合成算法.在模型训练阶段,首先提取语料库中语音数据的频谱、基频等声学参数,结合语料库中的音段和韵律标注来估计各上下文相关音素对应的统计声学模型,使用的模型结构为隐马尔柯夫模型.在合成阶段,以使目标合成句对应的声学模型具有最大的似然值输出为准则,来进行最佳合成单元的挑选,最后通过平滑连接各备选单元波形来生成合成语音.以此算法为基础,构建一个以声韵母为基本拼接单元的中文语音合成系统,并通过测听实验证明此算法相对传统算法在提高合成语音自然度上的有效性.     

基于多特征融合的参数再合成语音增强算法

针对传统参数再合成语音增强算法中使用单一声学特征进行预测以及非神经网络声码器进行语音合成系统增强性能较差的问题，提出一种基于多特征融合的参数再合成语音增强算法。通过结合注意力机制进行多种声学特征融合，采用融合后的综合特征代替单一特征预测干净语音声学特征；在此基础上，使用神经网络声码器WaveNet声码器合成高质量干净语音。在TIMIT和NOISEX-92语料库上进行实验，实验结果表明，该算法较对比方法得到了更好的增强效果，语音质量和语音可懂度都有相应提高。     

情感语音合成综述

情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向,糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识,可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域,能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合,为实现以人为本,具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征,分析声学特征与情感联系;语音合成的主要工作是建立情感转换模型,利用情感转换模型实现合成。     

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。     

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。     

融合多策略的维吾尔语词干提取方法

维吾尔语是形态变化复杂的黏着性语言,维吾尔语词干词缀切分对维吾尔语信息处理具有非常重要的意义,但到目前为止,维吾尔语词干提取的性能仍存在较大的改进空间。该文以N-gram模型为基本框架,根据维吾尔语的构词约束条件,提出了融合词性特征和上下文词干信息的维吾尔语词干提取模型。实验结果表明,词性特征和上下文词干信息可以显著提高维吾尔语词干提取的准确率,与基准系统比较,融入了词性特征和上下文词干信息的实验准确率分别达到了95.19%和96.60%。
     

维吾尔语词首音节元音声学分析

该文利用“维吾尔语语音声学参数数据库”,统计分析和归纳了维吾尔语词首音节元音的共振峰模式及其分布格局。声学元音图有多种画法,该文采用JOOS型声学元音图。这种元音图的特点是以F1为纵坐标,以F2为横坐标。这样绘制成的声学元音图与元音舌位图有很好的对应性。维语标准音词首音节中有[y, i, e, O, u, o, ;, A]等8个元音。舌位前后的分布特点是[u, o, A]为后元音,[y, i, e, O, ;]为前元音;开口度(舌位高低)分布特点是[y, i, u]为高元音,[e, O, o]为次高元音,[;]为次低元音, [A]为低元音.     

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。     

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。     

维吾尔语单音节词复辅音声学分析

为了提高语音合成的自然度该文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了带复辅音的63 个单音节词的声学参数,包括辅音时长和辅音强度,通过语音分析软件研究了维吾尔语复辅音的组合规律和声学规律,复辅音中两个辅音声学特征之间的声学区别等问题。从语言类型学的角度看,在现代维吾尔语带复辅音的单音节词中前辅音比后辅音短且前辅音比后辅音强是固定声学特征。可是复辅音的组合不是固定的,因为组成复辅音的音素有可能再增加。