44、语音合成与识别技术：从图标释义生成到说话人识别

语音合成与识别技术：从图标释义生成到说话人识别

在当今的科技领域，语音合成和识别技术是人工智能的重要组成部分。它们在多个领域有着广泛的应用，比如医疗信息展示、人机交互等。下面将为大家详细介绍两项相关的研究，包括图标释义生成系统以及基于高斯混合模型（GMM）的文本到语音合成中原始说话人声音识别的研究。

图标释义生成系统

在某些系统中，通用处理机制与特定重写规则的描述是分开的，这是形式语法领域的常见做法，遵循数据与处理过程分离的原则。通用处理机制通过Python编程语言中的函数实现，以图重写规则标识符作为输入参数；而特定重写规则则存储在遵循特定文档模式的XML文档中。

该系统的图形语言基于被称为图标的最小表达片段构建。这些图标可以按照受限的视觉语法组合在一起，形成更复杂的图标表述。在二维表面上，它们会在预定义的字段中构成合成可视化网格，用于展示药物的全部禁忌或副作用信息，或者患者的临床状况。

未来，该系统的下一步发展是开发一个完整的文本生成模块，基于树邻接语法（TAG）词汇化语法中基本树的推导来生成短语结构树。自然语言生成工作的未来扩展将考虑这种视觉语法，以便能够将复杂的图形表述翻译成所选目标自然语言的文本。并且，未来的发展还设想包括其他输出语言，使视觉语言方法能够嵌入多语言系统中用于展示医疗信息。这种方法具有广泛的通用性潜力，可用于其他需要生成OWL概念自然语言等价物的场景，例如健康信息系统中的自动解释生成或决策辅助。

基于GMM的文本到语音合成中原始说话人声音识别

文本到语音系统（TTS）通常是整个人机语音通信系统的输出部分。合成语音的质量，尤其是可懂度，是其可用性的基本条件，同时也有助于设定合适的对话管理策略。提高