22、韵律与语义句法交互及语音合成中情感控制研究

韵律与语义句法交互及语音合成中情感控制研究

一、韵律与语义句法交互研究
  1. 波动尺度(Fluctuation Scale)
    • 数据对比 :在两种测试句子(TQs和DSs)的音高对比中,TQs陈述部分与DSs在波动尺度上有明显差异。TQs的上层水平比DSs高7%(S2上97% vs. 90%),下层水平高2%(S9上11% vs. 9%)。TQs陈述部分的整体音高从句子开头就高于DSs,且在陈述结束时差距最大。TQs陈述中三个韵律词的音高范围不同程度地扩大,W1比DSs大6%(71% vs. 65%),W2大4%(63% vs. 59%),W3大13%(83% vs. 70%)。
    • 统计分析 :通过独立样本T检验比较TQs陈述和DSs中三个韵律词的波动尺度。结果显示,TQs陈述在所有三个韵律词的波动尺度上层水平上显著高于DSs。在音高范围方面,W1和W2无显著差异,但W3在TQs陈述中显著大于DSs。TQs中标签与陈述的对比表明,标签第一个音节的波动尺度上层水平和音高范围显著低于陈述的最后一个音节。
      |韵律词|上层水平差异(TQs vs DSs)|音高范围差异(TQs vs DSs)|
      | ---- | ---- | ---- |
      |W1|显著更高|无显著差异|
      |W2|显著更高|无显著差异|
      |W3|显著更高|显著更大|
graph LR
    A[TQs和DSs比较
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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