随着信息技术的发展,智能化移动设备应用越来越普及,人们对人机语音交互提出了更为多样化的需求。本文以开发应用系统为目的,研究基于隐马尔可夫模型的情感语音合成,探索提高语音合成自然度以及情感表现度的方法。论文的主要工作包括如下:1、为实现实验内容,构建了情感语音数据库。针对中文语音,甄选、采集、录入了四种不同情感的语音及相应的文本资料。分析了情感语音的特征,根据其特征,录入采集并构建了情感语音数据库。通过构建的情感语音数据库,进一步研究分析各个情感语音之间的特征及关系。2、构建了基于HMM的情感语音合成系统,描述了决策树模型的算法,使计算机能够自主进行情感语音合成方面的训练,能够根据语料库的更新来进行更深层次的训练,并详细介绍了情感语音合成基线系统的实现过程。3、针对中文情感语音表述特点,为进一步提高情感语音合成的感情色彩,在原有的情感语音合成方面,对合成参数进行了相应的改进,实现合成语音中情感程度的调节。实验结果表明,改进后的中文情感语音合成系统相较于基线系统在情感表达效果方面有了明显提升,达到了预期的研究目标。