基于小波子带分解的特征参数对语音自动切分的改进

采用了基于小波子带分解的特征提取方法,根据DCT和DWT两种去相关方法的不同,得到语音信号的特征参数分别为SubbandBasedCepstral(SBC)和WaveletPacketParameters(WPP)。实验切分结果表明,基于小波子带分解的特征参数比MFCC取得更好的切分效果。

基于HMM的中文语音自动切分中的静音添加

在建立语音语料库的过程中经常会碰到语音中加了很多对应文本所没有的静音标记，这些静音的存在直接影响到实际的切分结果。该文提出了一种静音自动添加的方法。在经过粗切分后，通过规则设定，短时能量、短时过零率和算法修正几个步骤，将静音寻找出来，添加到对应文本之中。该方法已运用到实际切分中，准确率在95%以上，取得了较好的效果。

基于HMM连接语音自动切分中的初始化模型研究

本文讨论了基于 HMM算法对连续语料进行自动切分时模型初始化训练的有种子和无种子两种方法。用相同语料 ,在 HMM模型结构及定义完全相同的情况下 ,比较了用种子方法 (带时间标记 lab文件 )来初始化 HMM模型 ,以及用无种方法 (直接用所需切分的语料和不带时间标记的 lab文件 )进行 HMM模型初始训练的优缺点。文章最后通过比较波形和整理数据 ,得到结论 :有种子方法初始化 HMM模型对连续语料切分 ,尤其在元音上 。

基于TTS技术的智能化英语自动翻译系统

提出基于TTS技术的智能化英语自动翻译系统设计研究。选型并配置文音转换器与语音处理器,以此为基础,引入TTS技术(文本分析、韵律控制与语音合成),结合英语翻译需求,设计系统软件模块,包括连续语音自动切分与标注模块、语音韵律控制模块、语音合成模块及语音库裁减模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了智能化英语自动翻译系统的运行。实验数据显示:相较于对比系统,应用设计系统获得的语音韵律控制参数偏差较小,语音自然度因子数值更大,充分表明设计系统英语翻译语音更为精准。

一种新的汉语连续语音统计切分算法

在分析最小相位群延迟函数特点的基础上,提出了一种改进的汉语连续语音自动切分算法,该算法利用短时能量和类音节平均统计时长构造的最小相位群延迟函数为切分依据,将连续语音切分成一系列类音节单元.实验结果表明,本算法具有96·4%的切分正确率,比原算法提高5·2%.