基于多元激励的高质量语音合成声学模型

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传统的参数语音合成系统,多采用单纯的源滤波模型,缺少变化,通常导致在韵律变化较大或生成特定语气时,音质损伤较大.本文则在语音逆滤波过程的基础上,对声源在不同韵律特征和音色条件下的变化进行了仔细的比较分析,通过声源的重构、分类,进而形成了适用于多种韵律特征和音色特征的多元激励(Multi-Source, MS)模型.在此基础构建了基于多元激励的语音合成的声学模型,在一定意义上较大的提高了语音合成在大范围语气变化中的合成质量,对个性化语音合成,以及超小型语音合成系统的建立起到了较好的推动作用.
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