-
题名基于PSOLA与DCT的情感语音合成方法
被引量:5
- 1
-
-
作者
李勇
魏珰
王柳渝
-
机构
重庆邮电大学自动化学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期278-282,291,共6页
-
文摘
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。
-
关键词
情感语音合成
离散余弦变换
基音同步叠加
基频
时长
能量
-
Keywords
emotional speech synthesis
Discrete Cosine Transform (DCT)
Pitch Synchronous Overlap Add(PSOLA)
fundamental frequency
duration
energy
-
分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于依存信息融合特征的汉语韵律预测
被引量:1
- 2
-
-
作者
李勇
王柳渝
魏珰
-
机构
重庆邮电大学自动化学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期306-310,316,共6页
-
基金
国家科技重大专项(2015ZX03003011)
2015年重庆市物联网产业共性关键技术创新主题专项(cstc2015zdcy-ztzx70007)
-
文摘
针对目前基于浅层语法特征和依存句法单特征的汉语韵律层级预测能力较弱的情况,提出一种改进的汉语韵律预测方法。通过从输入文本的依存句法分析结果中自动提取依存句法单特征,并对其中关键特征进行特征融合,得到依存信息融合特征。将依存句法单特征与融合特征进行韵律层级预测实验对比,选取最优的依存特征组合与浅层语法特征相结合,利用决策树C4.5算法实现韵律结构层级的预测。经过大量的语料训练和测试结果表明,依存信息融合特征相比依存句法单特征整体韵律层级的预测准确率均有所提升,相对于浅层语法特征,韵律词和韵律短语的预测准确率分别提高了5.8%和15.4%。
-
关键词
依存句法
融合特征
C4.5算法
语料
韵律词
韵律短语
-
Keywords
dependency syntax
fusion feature
C4.5 algorithm
corpus
prosodic word
prosodic phrase
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-