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在语音合成系统中,韵律特征参数的描述正确与否直接影响着语音合成系统的输出效果。为了解决目前语音合成技术中提高合成语音自然度这一难点,研究了数据挖掘技术来发现韵律参数之间的相互关系。通过改进Apriori算法对这些关系进行规则描述,来解决目前语音合成中缺陷的前后音节的韵律参数之间的关系。结果表明,经改进后适合语音数据的Apriori算法,可以获得汉语韵律参数中基频参数和时长参数的变化规则,这些规则较方便的为语音合成系统的选音提供帮助和指导。 相似文献
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在语音合成系统中,韵律特征参数的描述正确与否直接影响着语音合成系统的输出效果。为了 解决目前语音合成技术中提高合成语音自然度这一难点,研究了数据挖掘技术来发现韵律参数之间的 相互关系。通过改进Apriori算法对这些关系进行规则描述,来解决目前语音合成中缺陷的前后音节的 韵律参数之间的关系。结果表明,经改进后适合语音数据的Apriori算法,可以获得汉语韵律参数中基频 参数和时长参数的变化规则,这些规则较方便的为语音合成系统的选音提供帮助和指导。 相似文献
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