基于HMM的语音合成理论知识

最新推荐文章于 2024-01-07 02:04:05 发布
最新推荐文章于 2024-01-07 02:04:05 发布
阅读量2.4k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习算法原理讲解与代码实现 python高级编程|工具封装 歌声合成从入门到实战（含实例） 机器学习、深度学习实例讲解与分析 文章标签： HMM 语音合成
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32393347/article/details/84589060
本文介绍了语音合成的基础知识，特别是针对中文语音合成的后端处理。重点讲解了Hidden Markov Model (HMM)在语音合成中的角色，包括HMM特征生成和声学模型构建。此外，还提到了基于HMM的软件工具HTS，这是一个用于HMM基语音合研究的平台。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

title: 语音合成理论知识
tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘,
grammar_mindmap: true
renderNumberedHeading: true
grammar_code: true

Author : Errol Yan(wechat: 13075851954   QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com)    WriterID:缠中说禅
Describe: "语音合成的理论知识 "
Date: 2018-11-28

[toc!?direction=lr]

语音合成

语音合成基本概念

  • speech Synthesis
  • 涉及：语言学、语音学、自然语音处理、信号处理、模式识别
  • 语音合成的三个层次：Text to speech、Concept-to- Speech、-Intention-to-Speech
  • 语音合成系统组成
  • 语音合成系统的前端
    • Text Analysis**：对语言层、语法层、语义层分析，将文本转化为语音学的基本表征**
    <
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
HMM-歌声合成语音合成
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
07-01 955
文章目录HMM隐马尔科夫模型HTK手册阅读learning HTK建立语音识别实例数据集准备训练工具Analysis Toolcoding the dataMFCC和LPCCreating Monophone HMMs HMM 隐马尔科夫链随机生成的状态序列称为状态序列 每个状态序列由此产生一个观测序列，称为观测序列 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型由初始状态概率向量、状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B决定。 隐马尔科夫链的两个假设： 齐次马尔科夫假设：即假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻t只依赖前一时
音频合成：TTS和歌声合成
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
02-19 1209
文章目录深度学习算法测试TTS朋友写词歌声合成 深度学习算法测试 TTS tts1 tts2 tts2 朋友写词 题目：《枯木龙吟》 作词：才子 谱曲：才子 演唱：AI算法-“九九” 红楼的飞雪常入梦中飘落我眼前 黄河中的月 无瑕皎洁 此间的少年已把梦想刻在了心间 要为这岁月 辟地开天 牢记在我心田 汇光华是你思想的诗篇 是你教会我 何物堪紧握 是华年 所有矩阵在此刻已无言 ...
基于HMM的中文语音合成研究
12-24
语音合成是实现人机和谐交互的关键问题之一。本文对汉语语音 合成中的声学建模技术和参数共享策略进行了研究,并以日文 galatea一Talk文语转换系统为基础,针对汉语的特点进行改造,完成 了一个汉语文语转换的原型系统CN一galatea一Talk
基于HMM的语音合成技术中的参数生成算法
enenjiayou的博客
08-06 3866
本文转载自 http://wap.sciencenet.cn/blog-839087-653086.html?mobile=1 一、定义与定理 在基于隐马模型的语音合成技术中，连续密度隐马尔科夫模型（CD-HMM）集用于将语音参数建模，每个HMM状态的输出状态用单高斯函数（Gaussian）或混合高斯函数（GMM）表示(Zen et al., 2009)，其参数生成算法的目标是在给定高斯分布序...
基于HMM的Dai语音合成系统
03-03
基于HMM的Dai语音合成系统
统计参数语音合成中的声学模型建模方法研究
林宋的搬砖流水账
11-07 2428
阅读中科大雷鸣2012年博士毕业论文后整理个人读书笔记 1. 绪论 传统语音合成的方法 基于HMM的统计参数语音合成（也是本文要讲的重点，参数统计的办法） 基于大量语料的单元挑选与波形拼接 一般的语音合成系统可以分成（1）前端文本–文本转成层次化的语音学表示；（2）后端语音合成–从层次化的语音学表示合成语音，其中韵律特征预测可以和语音合成作为一个整体，也可以单独拉出来作为一个模块。 人类发生系...
结合极限学习机和决策树进行基于HMM的语音合成时长预测
03-20
标题“结合极限学习机和决策树进行基于HMM的语音合成时长预测”指出了本文研究的核心议题，即如何利用极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）与决策树（Decision Tree，DT）的方法来改善基于隐马尔可夫模型...
HMM.rar_语音合成_PPT_
08-11
这份PPT提供了深入研究HMM在语音识别领域的宝贵资源，不仅涵盖了理论知识，还可能涉及实际应用案例，对于学者和开发者来说都是极具价值的学习材料。通过深入阅读和理解，我们可以更好地掌握HMM在语音合成和说话人...
Python实现语音识别和语音合成功能
09-18
文章通过理论结合实例的方式，介绍了使用Python实现语音识别和语音合成的关键技术。从声音信号的数字化处理到傅里叶变换，从MFCC特征提取到隐马尔科夫模型的应用，还有利用Python的各类库实现语音信号分析与处理的...
隐马尔可夫模型hmm及其在语音处理中的应用
11-30
隐马尔可夫模型hmm及其在语音处理中的应用
基于hmm语音合成的语调控制
10-19
基于hmm的语音合成的方法介绍和语调的控制
自然语言处理的语音合成：技术与应用
AI天才研究院
12-27 1212
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解和生成人类语言。语音合成，又称为文字转语音或者朗读机，是NLP的一个重要应用之一。它涉及到文本到音频的转换，使计算机可以将文本信息转化为人类听觉系统能够理解的声音。 语音合成技术的发展历程可以分为以下几个阶段： 直接数字控制(DDC, Direct Digital Control)：在这个阶段，...
语音合成：自然交互的未来
AI天才研究院
12-31 1344
1.背景介绍 语音合成，也被称为文本到音频语音合成或者TTS(Text-to-Speech)，是一种将文本转换为人类听觉系统易于理解的音频信号的技术。在过去的几十年里，语音合成技术发展迅速，从单一的、机器般的声音逐渐演变成了更加自然、灵活的人类般的语音。随着大数据、深度学习和人工智能技术的快速发展，语音合成技术的进步也显著加速。 语音合成的主要应用场景包括： 1.屏幕阅读器：帮助视障人士阅读...
AI大语音（五）——隐马尔科夫模型（HMM）（深度解析）
aibigtruth的博客
08-20 3224
1HMM基础 一模型、两假设、三问题 1）一个模型 随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程。 马尔科夫过程：随机过程的一类，系统下一时刻的状态仅与单前状态有关。 隐马尔科夫模型（HMM）:用来描述一个含有未知参数的马尔科夫过程。 隐马尔可夫模型是关于时间序列的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可.
深度学习的语音合成：从隐马尔可夫模型到Tacotron
AI天才研究院
12-27 2050
1.背景介绍 语音合成，也被称为语音生成，是指通过计算机生成人类发音的语音。语音合成技术在人工智能、语音识别、语音交互等领域具有重要应用价值。随着深度学习技术的发展，语音合成技术也得到了重要的提升。本文将从隐马尔可夫模型到Tacotron的各个阶段进行全面的介绍，揭示其中的核心算法原理和具体操作步骤，并探讨其在未来的发展趋势与挑战。 1.1 语音合成的历史与发展 语音合成的历史可以追溯到19...
语音合成技术的革命：从文本到自然语音
最新发布
AI天才研究院
01-07 798
1.背景介绍 语音合成技术，也被称为文本到音频合成或者纯文本语音合成，是指将文本信息转换为人类听觉系统能够理解和接受的自然语音音频的技术。在过去的几十年里，语音合成技术发展迅速，从简陋的文本到音频的转换，逐渐发展到现在的自然语音合成技术。自然语音合成技术的出现，为人工智能领域的发展奠定了基础，为各种应用场景提供了强大的支持，例如语音助手、智能家居、智能汽车、虚拟现实等等。 本文将从以下六个方面...
【语音】语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起
weixin_42569956的博客
03-21 2115
语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起 虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主，比如chain model。而且掌握HMM-GMM结构，对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。 但对于外行或者刚接触语音识别的人来说，要弄懂HMM-GMM结构还是要花不少时间的，特别是被一大推公式整懵了。语音识别任务有些特殊，比如语音识别中，标注只是针对整段音频的，而不是针对每一帧；语音识别是针对每个音素都建
基于HMM的语音识别（二）
MOON
07-03 9560
今天进入特征提取部分，原文的2.1部分，进入正题。特征提取阶段试图提供语音波形的紧凑形式（这里我理解不是很好，往下看）。这种形式最大限度的减少单词间的区分信息的丢失，并且与声学模型的分布假设进行良好的匹配。比如，如果对角协方差高斯分布用于状态输出分布，那么这些特征应该被设计为高斯并且是不相关的。通常使用约25ms的重叠分析窗每10ms计算一次特征向量。其中最简单也是最常用的编码方式是梅尔倒谱系数也...
HMM模型初始化与语音合成技术实现
通过以上知识点的详细说明，可以看出Hinitialthehmm.rar资源对于研究和开发基于HMM的语音合成系统具有重要的参考价值。它不仅涉及统计模型的理论应用，还涵盖编程语言的实际运用，为开发者提供了一个实际操作的框架...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI拉呱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值