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首页> 中文会议>第十二届全国语音学学术会议 >基于DNN后增强的有声小说语音合成

基于DNN后增强的有声小说语音合成

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传统语音合成系统只能合成单一风格的语音,不能满足当前对多表现力合成语音的需求.本文提出面向有声小说的语音合成框架.有声小说语音具有韵律特征丰富、发音风格多样的特点,用传统基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)的语音合成系统进行有声小说语音合成时,决策树的聚类过程会对多种风格的语音参数进行平均,使得相比于传统单一风格的语音合成而言,合成语音音质进一步下降,针对这一问题,本文采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)对生成语音参数进行后增强处理,采用两种增强方式:(1)仅对谱参数进行增强,(2)同时对谱参数与基频进行增强.主客观评测结果表明:仅对谱参数进行增强可以获得更好的合成语音音质.

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