可视语音合成中口形特征点定位研究

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语音识别与语音合成技术的比较分析

语音识别与语音合成技术的比较分析第一章概述语音识别和语音合成技术是当今人工智能领域的研究热点之一。

两者都是从声音信号中提取语言信息的技术手段，但是应用场景和实现方式却有所不同。

本文将对语音识别和语音合成技术展开比较分析，探讨它们的优缺点、技术原理和应用前景。

第二章语音识别技术语音识别技术是一种将语音信号转换为相应文本的技术，可以应用于语音控制、电话转录、翻译等领域。

语音识别技术的流程包括语音先锋成、特征提取、声学模型、语言模型和后处理等模块。

语音识别的核心是声学模型，它使用一定数量的语音样本进行训练，从中学习语音特征，以便在以后的识别过程中能够准确地识别出说话者所说的话。

实现声学模型的方法有传统的GMM和HMM模型，以及近年来比较流行的DNN模型。

语音识别技术的优点在于可以实现语音交互和语音控制等场景。

在智能家居、车载导航、智能手机等场景中，用户可以通过语音识别技术直接与设备进行交互，省去了繁琐的操作流程。

同时，语音识别技术也可以应用于电话转录、翻译等领域，提高工作效率。

然而，语音识别技术还存在一些限制。

首先，语音识别技术对说话者的语音质量、说话速度、发音准确性等要求较高，一旦说话者的语音质量过差或者存在口音等问题，语音识别的准确率就会受到影响。

其次，语音识别技术缺乏上下文信息，容易出现歧义，需要通过语言模型等技术对识别结果进行后处理，增加了复杂度。

第三章语音合成技术语音合成技术是一种通过算法和规则生成语音信号的技术，可以应用于教育、娱乐、广告等领域。

语音合成技术的流程包括文本分析、音素映射、声学模型和波形合成等模块。

语音合成的核心是声学模型，其功能是将输入文本生成对应的语音信号。

目前，主要的实现方法是基于HMM的统计语音合成和基于DNN的端到端语音合成。

相比于前者，后者不需要对输入文本进行分析和音素映射，具有更好的泛化性能。

语音合成技术的优点在于可以生成自然、流畅的语音信号，可以应用于教育、娱乐、广告等领域。

语音信号分析与语音合成技术研究

语音信号分析与语音合成技术研究近年来，语音信号分析和语音合成技术的研究得到了越来越多的关注。

语音作为一种个性化的沟通方式，在现代社会扮演着重要的角色。

语音识别、语音合成、情感分析等多个领域的技术也在不断发展。

本文将从以下几个方面对语音信号分析和语音合成技术进行探讨。

一、语音信号分析技术语音信号作为一种复杂的信号，其分析和处理涉及到很多方面的知识。

对于语音信号的分析技术，主要可以分为以下几类：1.语音信号的预处理语音信号的预处理其实就是对语音信号的一些附加处理。

比如，对于语音信号的容量比较大，需要将其进行降采样，以减少数据的冗余，同时避免由于数据过多导致的计算误差等。

还可以进行去噪处理，去除环境噪声的影响，使语音信号更加干净、清晰。

2.语音信号的特征提取语音信号是很复杂的信号，其包含了很多信息，如音调、音频、元音等。

因此，在语音信号分析中，在预处理之后，还需要对信号进行特征提取，以便于对语音信号进行分类、识别等处理。

因此，常用的特征提取算法包括：线性预测系数（LPC）、短时傅里叶转换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

3.语音信号的分类和识别语音信号的特征提取之后，就可以使用分类和识别算法，对语音信号进行分类和识别了。

常用的语音信号分类和识别算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）等。

其中，HMM 是一种基于概率的模型，常被用于语音识别中，其主要依靠模型的转移概率、状态概率和观测概率等进行识别分析。

4.语音信号的情感分析由于语音信号不仅包含声音信号，还包含了丰富的文化和情感信息，因此语音信号的情感分析也成为了研究的热点。

情感分析主要是通过语音表现的语言特征，比如声调、语调、语速、音节长度等，对说话人的情感状态进行分类和分析。

二、语音合成技术对于语音合成技术，主要包括如下几个方面的研究：1.语音合成技术的原理语音合成技术主要是将文本转化为语音的过程。

其工作原理是通过提取文本的语音特征，并利用这些特征合成出逼真的人类语音。

语音合成技术中的音频特征提取方法探讨

语音合成技术中的音频特征提取方法探讨在语音合成技术中，音频特征提取是一项关键工作，它可以将语音信号转化为计算机可以理解和处理的数字表示形式。

音频特征提取可以分为时域特征和频域特征两个方面。

本文将讨论不同的音频特征提取方法，包括短时能量、过零率、MFCC、LPCC等，并介绍其在语音合成技术中的应用。

短时能量是一种常用的时域特征，它反映了语音信号的能量分布情况。

通过对语音信号进行分帧处理，计算每一帧中样本的平方和，即可得到短时能量。

在语音合成中，短时能量可以用于声学模型的训练和参数提取。

过零率是另一种常用的时域特征，用于表示语音信号中过零点的个数。

过零点是指在语音信号波形中，从正向变为负向或从负向变为正向的点。

通过计算每一帧语音信号中过零点的个数，可以得到过零率。

在语音合成中，过零率常用于语音端点检测和语音周期的估计。

MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的频域特征提取方法。

它由梅尔滤波器组和倒谱分析组成。

首先，通过一组梅尔滤波器对语音信号进行滤波，将语音信号转化为梅尔频率表示。

然后，对滤波后的信号进行离散余弦变换，得到倒谱系数。

MFCC特征具有较好的鲁棒性和压缩性，因此在语音合成中得到广泛应用。

LPCC（Linear Predictive Cepstral Coefficients）是另一种常用的频域特征提取方法，它将语音信号分解为线性预测模型和倒谱系数两部分。

首先，使用线性预测分析方法对语音信号进行建模，得到线性预测模型参数。

然后，对线性预测模型参数进行离散余弦变换，得到LPCC特征。

LPCC特征在语音合成中的应用主要体现在建模和参数估计方面。

除了以上介绍的特征提取方法，还有许多其他的音频特征可以应用于语音合成中。

例如，倒频谱包络（Inverse Filtered Envelope）可以用于声道参数估计和音源调制估计；瞬时频率（Instantaneous Frequency）可以用于语音音调分析和高品质语音合成；线谱对数能量（Line Spectral Log Enerty）可以用于声码器参数提取等。

语音识别技术中的特征提取

语音识别技术中的特征提取随着人工智能的快速发展，语音识别技术在日常生活中的应用越来越广泛。

而语音识别的核心技术之一就是特征提取，它是将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征的过程。

本文将重点讨论语音识别技术中的特征提取方法和其在实际应用中的作用。

一、语音信号的特点语音信号是一种时域信号，具有周期性、频率变化和非线性等特点。

在进行特征提取之前，我们需要先了解语音信号的基本特征。

1. 声音的频率特性：声音由多个频率的振动组成，我们可以通过频谱图来表示声音的频率特性。

频谱图可以将声音在不同频率上的振幅进行可视化，帮助我们分析声音的频率分布。

2. 语音的时域特性：声音的时域特性是指声音在时间上的变化规律。

声音通常由多个声音信号叠加而成，每个声音信号都有自己的幅度和相位。

通过分析声音信号的时域特性，我们可以了解声音的时长、音量和音调等信息。

二、特征提取方法在语音识别中，我们需要将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征，以便进行后续的模式识别和分类。

常用的语音特征提取方法有以下几种：1. 基于时域的特征提取方法：时域特征提取方法主要是通过对语音信号进行时域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的时域特征包括：短时能量、过零率、自相关函数等。

这些特征可以反映语音信号的时长、音量和声音的周期性等特性。

2. 基于频域的特征提取方法：频域特征提取方法主要是通过对语音信号进行频域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的频域特征包括：功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等。

这些特征可以反映语音信号的频率分布和共振峰等特性。

3. 基于声学模型的特征提取方法：声学模型是一种建立语音信号与语音特征之间映射关系的数学模型。

通过对语音信号进行声学建模，我们可以得到与语音识别相关的特征。

常用的声学模型包括：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。

这些模型可以帮助我们理解语音信号的生成过程，并提取出与语音识别相关的特征。

基于自注意力序列模型的唇语识别研究

然存在一些缺点ꎬ比如不能抵抗明暗光线、皱纹、胡
捕捉唇部运动信息ꎬ同时减小由光照条件、头部姿
须等因素带来的视觉噪声ꎬ以及语速和词语边界冗
态、说话人外表等因素而产生的噪声ꎮ
余信息带来的时序建模困难的问题ꎮ
唇语识别任务存在很多难点和挑战ꎮ 首先ꎬ不
同语句的唇部运动差异极其微小ꎬ细粒度特征难以
捕捉ꎻ其次ꎬ不同说话人的语速不同ꎬ同一段语句的
Ｌｏｓｓ＝－
１
Ｎ
Ｎ
ＹｉｌｏｇＹ＾ｉ
∑
ｉ＝１
２时域自注意力机制
在每个序列中ꎬ不同帧提供的有价值的信息量
是不等的ꎮ 受到说话人语速的影响ꎬ一段唇语视频
中ꎬ仅有少数几帧是关键帧ꎬ对最终识别结果有极大
影响ꎬ而其余的特征序列则对最终结果的贡献较小ꎮ
除此以外ꎬ在实际情况中ꎬ输入的字词片段也难免会
带来邻近词语的冗余信息ꎬ这给时序建模带来了极
视觉噪声ꎬ提取图像序列的高维特征ꎻ另一方面ꎬ以
Ｂｉ￣ＧＲＵ作为时序模型ꎬ 搭配Ｓｅｌｆ￣Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ辅助训
练ꎬ可以增强关键帧的语义表示ꎬ避免时域全局平均
段ꎬ包括嘴唇检测ꎬ特征提取和分类器分类ꎮ 其技术
带来的语义损失ꎮ 最终ꎬ本文在ＬＲＷ数据集 [４] 和
几何特征ꎬ利用隐藏马尔科夫模型( ＨＭＭ) 识别特征
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｌｉｐ￣ｒｅａｄｉｎｇꎻａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍꎻｓｅｑｕｅｎｃｅｍｏｄｅｌꎻｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ
ＥＥＡＣＣ:６１３５Ｅｄｏｉ:１０.３９６９ / ｊ.ｉｓｓｎ.１００５－９４９０.２０２１.０３.０２１
基于自注意力序列模型的唇语识别研究
(４) 将加权后的特征序列输入后端模块ꎬ经过

语音识别的特征参数提取与研究毕业论文(可编辑)

语音识别的特征参数提取与研究-毕业论文毕业设计题目：基于语音识别的特征参数提取研究专业：电子信息工程技术姓名：学号：指导教师：20 13 年 4 月 1 日毕业设计（论文）评语指导教师评语签字： 20 年月日评阅教师评语签字： 20 年月日毕业设计（论文）答辩记录成绩及评语答辩提问记录记录人： 20 年月日答辩委员会评语成绩：主任签字： 20 年月日桂林航天工业学院电子工程系毕业设计任务书专业：电子信息工程技术年级：2010级姓名学号指导教师（签名）毕业设计题目基于语音识别的特征参数提取研究任务下达日期2012年 11月10 日设计提交期限7>2013年6月10日设计主要内容本毕业论文的主要内容首先是分析语音识别的基本原理及语音识别的方法；然后讨论了语音信号的预处理、端点检测及语音特征参数：Mel倒谱系数和LPC倒谱系数；最后针对MEL频率倒谱系数及LPC倒谱系数的提取进行研究，并对仿真结果进行分析。

主要技术参数指标Mel倒谱系数和LPC倒谱系数的提取方法, 语音信号的预处理、端点检测方法的分析，Matlab仿真。

成果提交形式将论文装订成册，提交全部毕业文档设计进度安排1、课题的准备阶段:（2012年11月-2013年12月）2、课题研究与系统开发阶段：（2013年1月-2013年3月）3、撰写阶段（2013年4月-2013年5月）4、提交论文准备答辩阶段：（2013年5月－2013年6月）教研室意见签名：20 年月日系主任意见签名： 20 年月日桂林航天工业学院电子工程系毕业设计开题报告姓名学号指导教师毕业设计题目基于语音识别的特征参数提取研究同组设计目的意义语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。

它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。

语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。

实验语音学

实验语音学摘要实验语音学是一门研究语音的科学技术学科，它涵盖了语音产生、传输和认知的各个方面。

本文将介绍实验语音学的基本概念、方法和应用，并通过实例说明实验语音学在语音分析、语音合成和语音识别等领域中的重要性。

引言实验语音学是从实验的角度研究语音的学科，它既包含了对语音现象进行实验观察和测量的方法，也包含了对这些实验数据进行分析和解释的理论模型。

实验语音学的发展有助于我们更好地理解语音的本质和特点，进而推动语音技术的发展和应用。

语音产生和传输的实验研究语音的产生是人类通过声带、口腔和鼻腔等器官协调运动而产生的复杂声音。

实验语音学通过实验手段，如电极、声波仪和喉镜等工具，对语音产生的生理机制进行研究。

这些实验工具可以帮助我们观察声带的振动、喉部的运动和口腔的形状等，从而揭示语音产生的基本原理。

语音的传输是指语音信号从说话人口腔传递到听者耳朵的过程。

实验语音学通过声学实验和传感器等设备，测量和分析语音信号在空气中的传播特性。

例如，我们可以通过分析声音的频率、幅度和声道特征等，来研究语音信号在不同环境中的传播规律。

语音认知的实验研究语音认知是指人类对语音信号进行感知和理解的过程。

实验语音学通过心理实验和神经科学研究等方法，探索人类语音认知的规律和机制。

例如，我们可以通过实验测量被试者对语音信号的感知门槛，来推测语音识别的阈值和注意机制等。

此外，实验语音学还研究不同语言和语音障碍的语音认知差异。

通过比较不同语言间的语音差异以及听力障碍、言语障碍等条件下的语音认知能力，可以揭示语言和认知之间的关系。

实验语音学的应用实验语音学的研究成果在语音技术和语音应用方面具有重要应用价值。

以下是实验语音学在一些领域的应用示例：语音分析实验语音学通过分析和建模语音信号的特征，可以用于语音信号分析和处理。

例如，我们可以通过实验测量和分析不同音素的声学特征，来辅助语音识别和语音合成技术的开发。

此外，实验语音学也可以用于声纹识别和语音情感识别等领域。

语音驱动人脸口型和面部姿势动画的研究

语音驱动人脸口型和面部姿势动画的研究语音驱动人脸动画合成的研究是自然人机交互领域的重要内容。

目前，还没有一个较好的方法来实现语音同时驱动人脸口型动画和面部姿势，这就使得生成的虚拟人的表情木讷、呆滞，从而降低了人机交互的可理解性和认知度。

因此，我们的目标是探索研究一种语音可视化新方法，并建立一个基于汉语的虚拟人语音动画合成系统。

我们提出一种基于混合模型的语音可视化协同发音建模方法，该方法可以使语音同时驱动虚拟人唇部、头部、眼睛和眉毛等部位从而合成更为细腻、生动的动画。

通过该项目的研究，可以实现语音对整个面部和头部的驱动，使虚拟人具有更加丰富、真实的表情。

关键词：人脸语音动画；语音可视化建模；口型动画1 引言语音驱动人脸动画合成的研究是自然人机交互领域的重要内容。

语音驱动人脸动画合成是对一个人的声音进行处理，使之在人脸头像上合成与语音对应的口型动画（lip animation）和面部表情（facial expressions）。

目前，这方面的研究主要集中在合成同步、精确的口型动画，以及通过语音分析实现对面部表情的分类上，还没有一个较好的方法来实现语音同时驱动虚拟人的口型动画和面部姿势（facial gestures or visual prosody）。

所谓面部姿势是指头部动作（head movements）、眼睛动作（eye movements）和眉毛动作（eyebrow movements）等非语言信息。

相对于口型动画与语音有明显的关联关系，面部姿势跟语音的关联关系比较微弱，因此获得比较准确的面部姿势比较困难，这就使得语音驱动人脸动画的表情木讷、呆滞，没有较为丰富的信息反馈，从而降低了人机交互的可理解性和认知度，这是语音驱动人脸动画领域必须解决的瓶颈。

2 语音可视化建模为了实现语音同步驱动人脸口型和面部姿势，语音可视化建模是必不可少的一步。

语音可视化建模是语言信息与合成人脸的接口，是驱动人脸产生语音动画的核心结构。

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Ｋｙｗｏｄ：ｖｓａｓｅｃ；ｐｓｇｎａｏ；ａｕｅｐｉｔｏａｏ；ｕｐｒＶｃｒＭａｈｎ（ＶｅｒｓｉｌｐｅｈｌｅｍｅｔｉｆｔｒｏｃｔｎＳｐｏｔｅｔｃｉｅＳＭ）ｕｉｔｎｅｎｌｉｏ
摘要：了有效解决描述嘴唇轮廓的口形特征点定位问题，为根据颜色空间中唇部和皮肤颜色的差异提出了一种新的从视频中定
位口形特征点的方法。首先将视频文件分解为一帧帧的图片序列，定位并提取出图片中的口形区域，然后利用支持向量机（ＶＳＭ）
将口形区域分为唇部和非唇部区域，最后根据口形图像几何特征的先验知识实现口形特征点的定位。实验结果表明提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性。关键词：可视语音；唇部分割；特征点定位；支持向量机．ＤＯＩ１．７￣ｉｎ１０ — ３１００８５文章编号：０２８３（０００ — １００文献标识码：中图分类号：Ｐ９．１：０３８．ｓ．２８３．１．．４７ｓ０２００１０ — ３１２１）８０９ — ３ＡＴ３１４
解决方案中一类是直接利用特征点跟踪设备跟踪说话过程特征点，获得特征点位置参数；另一类通过图像分析实现特征点的自动定位。若要通过图像分析实现对口形特征点进行定位，首先要对唇部进行分割提取完整的嘴唇轮廓。在彩色图像中，通常使用唇部和皮肤的颜色信息来分割唇部和非唇部区域。目前已提出了许多唇部图像分割技术：１张［］利用色调和边缘信息实现唇部定位和分割，但该方法只适合于低精度的场合。ＮｃａＥｅｏＡｉａｌｒ等人利用唇部颜色、ｉｌｖｎ，ｌｅＣｐｅｏｓｃｉ￣边缘信息及关键点位置定位唇，这种方法在唇部和皮肤对比度好的情况下
燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛０６０６０４
ＤｐｒｅｔｆＩｆｒｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇＹｎｈｎＵｉｅｉ，ｉｈａｇａ，ｅｅ０６０，ｈｎｅａｍｎｎｏｉｃｅｅａｄＥｇｎｅｉ，ａｓａｎｖｒｔＱｎｕｎｄｏＨｂｉ６０４Ｃｉａｔｏｍａｏｎｎｓｙ
在基于图像的唇动合成系统中，问题就是如何获得有关键效的视频图像的口形描述方法。利用能够描述口形轮廓的特征点是其中一种较为典型的方法。目前文献所提出的特征点定位
域嘴唇和肤色两类分类问题，提出了应用支持向量机的原理设
计分类器进行唇部分割的算法。该文以实现唇部区域ＦＰ的定位为目，据口形图Ｄ点标根
ｉｔｘｒｔｒｆｓｅｔｃｓｆｍｅｒｍｉｉｌｖｄｏｌｃｔｓｎｅｔｃｓｒｌａｅ，ｈｎｌｓｉｅｒｌａｅｉｔｌｎｏ－ｉａｅｂｈｒａａｓｆｏｄｇｔｉｅ，ａｅａｄｘｒｔａｏａｏａｒａｔｅｃａｓｆｓｏａｒａｎｏｉａｄｎｎｌｒａｙｔｅｉｐｐＳｐｏｃｏｃｉｅＡａｔｂｓｄｎｎｗｌｄｅｂｕｈｓｕｔｒｆｔｅｍｏｔｒａｔｅｌｅｆａｕｅｐｉｔｌｃｔｎＴｅｕｐｒＶｅｔｒＭａｈｎ．ｔｌｓ，ａｅｏｋｏｅｇａｏｔｔｅｔｃｕｅｏｈｕｈａｅｏｒａｉｅｔｒｏｎｓｏａｉ．ｈｔｒｚｏｅｐｒｎｅｕｔｐｏｅｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏｓａｃｒｔｎｏｕｔｘｅｍｅｔｒｓｌｒｖｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｃｕａｅａｄｒｂｓ．ｉｓ
１０２１，６８９００４（）
ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｎｐｌａｏｓｒｎ娥，成儒王
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ＭＡｅＷＡＮＧＣｈｎ－ｕＳｕｙｏｐｆａｕｅｐｉｔｌｃｔｏｎｖｓａｐｅｈｓｎｈｓｓＣｏｕｅｇｎｅｉｇｎ — Ｅ－．ｅｇｒ．ｔｄｆｔｅｔｒｏｎｏａｉｎｉｉｕｌｓｅｃｙｔｅｉ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎａｄＡｐｉ
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