语音合成的原理及分类
简述语音合成和语音识别的基本原理
简述语音合成和语音识别的基本原理语音合成和语音识别是两个相互关联但又各自独立的技术领域，用于处理人类语音的生成和识别。
本文将简述语音合成和语音识别的基本原理。
语音合成（Text-to-Speech, TTS）是将文本转换为语音的技术，通过计算机自动生成自然流畅的语音。
语音合成的基本原理可以分为文本处理、音素转换和波形生成三个阶段。
首先，在文本处理阶段，输入的文本会经过分词、语法分析等处理流程，将文本转换为可理解的形式。
这一步骤有助于理解文本的词义和文法关系。
接下来，在音素转换阶段，文本会被转换为对应的音素序列。
音素是语音单元的最小单位，而不同的语言和发音习惯会对应不同的音素系统。
音素转换的目标是确定如何将文本中的单词和语音单位相对应，并生成相应的音素序列。
最后，在波形生成阶段，音素序列将被合成为语音波形。
这一步骤涉及到声音的合成、音调、语速等的参数控制，以及去除噪音、增加音色等信号处理技术。
生成的语音波形可以通过扬声器或其它音频输出设备播放出来。
语音合成的方法有多种，包括基于规则的方法，基于拼接的方法和基于统计的方法等。
基于规则的方法通过预设的语音规则和规则库进行合成；基于拼接的方法则是将大量录制的人类语音片段进行拼接；而基于统计的方法则是利用统计模型对大量语音数据进行建模，来实现合成。
语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是将人类语音转换为电脑可理解的文本形式的技术，使计算机能够通过语音输入来理解和处理信息。
语音识别的基本原理可以分为信号的前端处理、声学模型、语言模型和解码器等步骤。
首先，在信号的前端处理阶段，会对人类语音信号进行特征提取。
这些特征可以是声谱图、梅尔频率倒谱系数等，在频率和时间上对语音信号进行切割和量化。
接下来，在声学模型阶段，将音频信号特征与对应的声学模型进行匹配。
声学模型可以是隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型，用于将语音信号特征与音素序列进行对齐和建模。
了解语音合成与语音识别的基本原理与应用方法
了解语音合成与语音识别的基本原理与应用方法语音合成和语音识别是人工智能领域中的两个重要技术，它们分别涉及到语音信号的生成和分析。
语音合成利用计算机技术生成自然语音，而语音识别则利用计算机技术理解人类语音。
本文将从基本原理和应用方法两个方面对语音合成和语音识别进行深入探讨。
一、语音合成的基本原理语音合成是将书面文本转换为自然语音的过程。
它的基本原理是通过计算机算法模拟人类发声器官的工作过程，生成自然的语音信号。
语音合成通常包括文本分析、语音合成模块和语音合成控制器三个主要部分。
1.文本分析文本分析是语音合成的第一步，其目的是将书面文本转换为可以被计算机处理的语音信息。
文本分析通常包括词法分析、句法分析和语义分析三个过程。
词法分析将文本中的词汇进行分割和标记；句法分析将词汇组合成句子，并确定句子的结构；语义分析则通过分析句子中的语义信息，为后续的声音合成做准备。
2.语音合成模块语音合成模块是语音合成的核心部分，其目的是根据文本信息生成自然的语音信号。
语音合成模块通常包括文本到语音的转换、声音的参数化和声音的合成三个步骤。
文本到语音的转换是将文本信息转换为相应的声音单位，通常是音素或音节。
声音的参数化是将声音单位转换为计算机可处理的参数，如基频、共振峰等。
声音的合成是根据参数化的信息生成真实的语音信号。
3.语音合成控制器语音合成控制器是语音合成的最后一步，其目的是调节和控制语音合成的各项参数，以生成自然的语音信号。
语音合成控制器通常包括韵律控制、音高控制和音色控制三个部分。
韵律控制用于调节语音信号的节奏和韵律；音高控制用于调节语音信号的音高；音色控制用于调节语音信号的音色。
通过语音合成控制器的调节，可以使生成的语音信号更加自然。
二、语音合成的应用方法语音合成在现代社会中有许多应用方法，主要包括文本到语音转换、辅助通信、语音提示系统等多种形式。
1.文本到语音转换文本到语音转换是语音合成最常见的应用方法，它可以将大量的书面文本转换为语音，方便人们进行听觉理解。
简述语音合成的过程及原理
简述语音合成的过程及原理语音合成是一种通过计算机生成人类语音的技术。
它将文字转化为语音，并利用合成技术生成人类可以理解的语音。
语音合成的过程可以分为文本处理、声学模型训练和语音合成三个阶段。
首先，在文本处理阶段，输入的文本需要经过一系列的处理和分析，包括文本清洗、分词、词性标注、语法分析等。
这些分析工作的目标是将文本转化为机器可以理解和处理的形式，为后续的声学模型训练和语音合成提供基础。
其次，声学模型训练是语音合成的核心环节。
声学模型是指从输入的文本到输出的语音之间的映射关系。
在训练声学模型时，首先需要准备合成语音的语料库。
语料库包含大量的文本和对应的语音，其中文本是人工标注的，而语音是由演员或合成器合成的。
然后，通过机器学习的方法，使用训练数据来训练声学模型。
常用的方法包括隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)和循环神经网络(RNN)等。
这些模型会学习到文本与语音之间的映射关系，从而能够根据输入的文本生成对应的语音。
最后，通过语音合成器，将输入的文本转化为语音输出。
在语音合成阶段，根据用户输入的文本和训练好的声学模型，系统会将文本转化为一系列的语音参数。
这些语音参数包括基频、声道参数、梅尔频谱等，描述了语音信号的特征。
然后，通过声码器，将这些语音参数转化为最终的语音输出。
声码器会通过合成算法和数字信号处理技术，将语音参数转化为连续的语音信号，以便人类能够听到和理解。
语音合成的原理主要基于信号处理和音韵学。
信号处理涉及到对语音信号的分析、合成和变换等一系列的数字信号处理技术。
而音韵学研究了语音的产生和感知的规律，包括语音的发音器官、声音的特征和语音的组织结构等。
语音合成技术结合了这两个领域的知识和方法，通过建立文本与语音之间的映射关系，实现了文本到语音的转化。
在声学模型训练阶段，主要使用机器学习算法来建立文本与语音之间的映射关系。
隐马尔可夫模型(HMM)是一种常用的声学模型，它假设语音信号是由一系列状态生成的，并利用马尔可夫链来建模状态之间的转移概率。
语音合成原理
语音合成原理
语音合成（Text-to-Speech，TTS）是指将输入文本转化为声音的技术。
它由计算机将文本转换成可以模拟人类语音的语音信号，可以被用于自动语音识别，在移动设备中生成文本阅读，和对音频文件进行编辑，从而实现相应的工作。
语音合成具备多种特点，其中最重要的是，能以动态的语音来播放文本，使文本变得更加生动，有句实意。
它可以将文本转换成模拟人声的语音，大大提高了消息传播的动态性和真实感，使文本变得更加容易理解。
其次，语音合成可以将文本转换成多种不同方言的语音，包括中文，英文，日文，韩文等，这可以使消息传递的更丰富、更有说服力。
最后，语音合成可以实现多种功能，包括自动传播新闻、自动播放媒体文件、自动生成语音频率序列，自动提取文本语义的角色信息，以及自动识别语音等等，这有助于更广泛地应用到生活、工作等领域。
语音合成基本原理可以分为以下三个步骤，即纯语音生成、声码转换和语音修饰。
（1）纯语音生成也称作声学模型，基本思想是将一个文本句子转换成声学特征的序列，再基于此序列来生成纯语音，实现语音合成的过程。
（2）声码转换是将声音特征序列按照位置、拼写等细节，转换成语言模型中用于描述零星元素的词音标示，即称为声码。
（3）语音修饰会在声码转换之后，对其进行音调、强度等各种语言特性或环境特性的修改，以使其说话方式更加真实和自然。
以上就是语音合成的基本原理，它通过基于语音规范的声学模型，以及进行声码转换和语音修饰的方式，可以将文本转换成模拟人声的语音，从而有效实现消息传递的动态性和真实感，使人们尽可能地准确的理解发言的内容。
语音合成技术的原理与应用资料
语音合成技术的原理与应用资料在当今信息技术的高速发展和人工智能的快速兴起背景下，语音合成技术逐渐成为一个备受关注的领域。
语音合成技术可以将文本转换成自然流畅的人声语音，为人们提供更加便捷、舒适的语音交互方式。
本文将对语音合成技术的原理和应用进行探讨。
一、语音合成技术的原理1. 文本分析语音合成技术首先需要对输入的文本进行分析。
文本分析过程包括分词、词性标注、句法分析等。
分析结果将为后续的声学建模提供基础。
2. 声学建模在语音合成过程中，声学模型是一个重要的组成部分。
声学模型通过训练音频数据，学习语音的声学特征和模式，以便根据文本生成相应的语音。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络模型（DNN）。
3. 参数生成在声学建模的基础上，语音合成技术需要将文本转换成声学参数。
这些参数通常包括基频、共振峰频率和帧能量等。
参数生成算法可以通过将文本与声学模型进行匹配，得到相应的声学参数。
4. 波形合成参数生成后，语音合成技术需要将声学参数转换成最终的语音波形。
常用的波形合成方法有基于规则的合成方法和统计参数合成方法。
前者通过设定一些语音合成规则，根据参数生成语音波形；后者则利用统计模型将参数映射为波形。
二、语音合成技术的应用1. 语音助手语音合成技术广泛应用于语音助手领域，例如Siri、小爱同学等。
用户可以通过语音指令与手机、电脑或智能设备进行交互，实现语音搜索、语音翻译、语音播报等功能。
2. 辅助无障碍技术语音合成技术在辅助无障碍技术中起着重要的作用。
例如，对于视力障碍者，语音合成技术可以将电子文档、网页内容转化为语音播报，帮助他们获取信息。
3. 语音教育语音合成技术也在教育领域得到了广泛应用。
通过语音合成技术，电子课本、电子学习资源可以转换为语音，为学生提供更加生动、互动的学习体验。
同时，语音合成技术还可以用于语言学习、普通话训练等方面。
4. 电子游戏语音合成技术在电子游戏中扮演着重要的角色。
语音合成的原理及分类
语音合成的原理及分类
一、语音合成是什么
语音合成（speech synthesis）是一种能够把文本转换为可以听到的声音的技术，是自然语言处理（natural language processing）中的一个子领域。
语音合成技术可以将一段文本转换为机器语音，这种声音可以通过扬声器、耳机等输出设备播放出来，来实现文本转语音的功能。
二、语音合成原理
语音合成通常根据两种主要原理实现，即基于模型的语音合成和基于统计的语音合成。
1、基于模型的语音合成
基于模型的语音合成，又叫"形态语音合成"，将声学模型、语音语法等技术结合起来，从语音特性学习中抽取出声学特性参数，根据参数模拟人类话语的特性，然后把文本转换为相应的声学特性，用来生成语音。
2、基于统计的语音合成
基于统计的语音合成，又叫"统计学习语音合成"，是利用大量的语音样本，通过机器学习技术，建立语言与声学之间的映射关系，以此来实现文本到语音转换的一种技术。
三、语音合成的分类
1、按照语音的复杂程度分类
基于模型的语音合成一般用于复杂的语音合成，它可以准确地模拟人的语音特征，并生成真实的语音，但成本更高，因而一般用于高端的语音合成应用中。
基于统计的语音合可以实现快速的语音合。
语音合成的原理
语音合成的原理
语音合成技术是一种利用计算机模拟人的口腔、声带运动，采用字符串文本或音素信息作为输入，将其转换为自然语言的方法。
其主要原理为将文本抽象为语音基本单元（如：音素、音位、单词等等），并通过一系列算法与规则组合，产生一种自然流畅、通顺的语音输出。
其具体实现方式可分为基于规则、基于统计、混合三种方式：
1.基于规则的语音合成:通过一定的语音规则及发音规范，将输入的文本信息转化为语音输出。
缺点是需要大量的人工制定规则，效果受到语音库与语言知识库的限制。
2.基于统计的语音合成：通过大量的语料库训练，计算机可以自动学习语音的一些规律与特征，从而实现语音合成。
优点是效果更加真实、自然、语音库的泛化能力更强。
3.混合型语音合成：结合规则与统计方法，通过不同程度的规则和大量的语料库来实现语音合成。
优点是结合了规则与统计两种方法的优点，提高了语音合成质量。
总之，语音合成的实现原理与方法的不同，直接决定了其语音合成效果的优劣。
语音合成
共振峰合成法
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参数合成方法
主要步骤：
1、 利用语音信号的短时平稳性，提取出每帧语音信号的 声学参数，将这些参数编码后组成一个语音参数库。 2、输 出时，从语音参数库中取出相应的参数，利用合成 算法恢复语音。 3、主要的合成参数有：控制音强的基频参数和控制音色的 共振峰参数。
共振峰合成和线性预测合成是该类合成技 术中的一种。
语音合成分类
按照人类语音功能的不同层次，语音合成也 可分为三个层次，即： 1、从文字到语音的合成 2、从概念到语音的合成 3、从意向到语音的合成
二、语音合成的方法
参数合 成法 波形合 成法
规则合成法
波形合成方法
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语音信号合成
Designer：100421414 蔡超 100421434 王丽娜
目录
语音合成概述 语音合成的方法
语音合成的原理
语音合成的应用
一、语音合成的概述
语音合成的定义 语音合成是通过机械的、电 子的方法产生人造语音的技 术。
语音合成的目的
是使一些其他方式表示或存储 的信息能转换为清晰可懂的语 音，从而让人们能够利用听觉 获取这些信表不是事先确定
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参数合成方法的优点：音库一般较小，并且整 个系统能适应的韵律特征的范围较宽，这类合成器 比特率低，音质适中。 缺点：算法复杂，参数多，并且在压缩比较大 时，信息丢失亦大，合成出的语音总是不够自然、 清晰。
在语音合成技术发展中，早期研究主要是采 用参数合成方法。 1990年提出的基音同步叠加 PSOLA方法，使 基于时域波形拼接方法合成的语音音色和自然度 大大提高。 我国的汉语语音合成研究从 80 年代初就基本 上与国际研究同步发展。大致也经历了共振峰合 成、LPC合成到应用PSOLA技术的过程。
9.2 语音合成的原理及分类
第九章 语音合成
1 2 3 4 5 6
9.1 概述 9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
9.4 线性预测参数合成法 9.5 基音同步叠加法 9.6 文语转换系统
9.1 概述
语音合成是人机语声通信的一个重要组成部分， 解决让机器像人那样说话的问题。
最早的合成器是 1835 年由 W.von Kempelen 发 明，经 Weston 改进的机械式会讲话的机器。而最 早的电子式语音合成器也是 1939 年 Homer Dudley 发明的声码器，它不是简单的模拟人的生理过程， 而是通过电子线路来实现基于语音产生的源 - 滤波 器理论。
另一种波形合成法是波形编辑合成，它把波形 编辑技术用于语音合成，通过选取音库中采取自然 语言的合成单元的波形，对这些波形进行编辑拼接 后输出。它采用语音编码技术，存储适当的语音基 元，合成时，经解码、波形编辑拼接、平滑处理等 输出所需的短语、语句或段落。
9.2.2 参数合成法
参数合成法也称为分析合成法。
9.3 共振峰合成法
共振峰语音合成器的构成原理： 将多个共振峰滤波器组合起来模拟声道的传 输特性，对激励声源发生的信号进行调制，经过 辐射得到合成语音。 基于共振峰的理论有三种实用模型。
9.3.1
级联型共振峰模型
在该模型中，声道被认为是一组串联的二阶谐 振器，共振峰滤波器首尾相接，其传递函数为各个共 振峰的传递函数相乘的结果。
为了改善音质，近几年发展了混合编码技术， 以改善激励信号的质量。
9.2.3 规则合成法
规则合成方法：一种高级的合成方法，通过 语音学规则产生语音，可以合成无限词汇的语句。 合成的词汇表不是事先确定，系统中存储的是最 小的语音单位的声学参数，以及由音素组成音节、 由音节组成词、由词组成句子和控制音调、轻重 音等韵律的各种规则。 算法中，用于波形拼接和韵律控制的较有代 表性的算法是基音同步叠加PSOLA技术。
语音 质量
可懂度
自然度
高
高 小（500字以下）
高
中 大（数千字）
中
低 无限
词汇量
合成方法
数码率 1兆比特可合成 的语音长度 合成基元 装置
PCM,ADPCM
9.6～64kbit/s 15秒～100秒 音节、词组、句 子 简单
LPC,LSP,共振峰
2.4～9.6 kbit/s 100秒～7分 音节、词组、句子 比较复杂
LPC,LSP共振峰
50～75 kbit/s 无限 音素、双音素、音 节 复杂
硬件主体
存储器
存储器和处理器
处理器Biblioteka 9.3 共振峰合成法共振峰合成理论中声道参数、声道谐振特性 一直是研究的重点。 共振峰合成模型是把声道视为一个谐振腔， 利用腔体的谐振特性，如共振峰频率及带宽，以 此为参数构成一个共振峰滤波器。因为音色各异 的语音有不同的共振峰模式，以每个共振峰频率 及其宽带为参数，可以构成一个共振峰滤波器。
9.2.1 波形合成法
波形编码合成法是一种波形合成法，类似于语 音编码中的波形编解码方法，该方法直接把要合成 的语音的发音波形进行存储或者进行波形编码压缩 后存储，合成重放时再解码组合输出。 特点：所需的存储容量太大，词汇量不能很大； 相对简单，通常只能合成有限词汇的语音段。目前 用于自动报时、报站和报警等。
1
R
r0 p
br z r ak z k
k 1
上式可分解成以下部分分式之和：
(z )
A l 1 2 B z C z l 11 l l
M
其中Al为各路的增益因子。
下图就是一个M=5的并联型共振峰模型。
A
激励源
A
A
1
2
5
1
2
+
辐射模型
语音
5
图9.3 并联型共振峰模型
9.3.3 混合型共振峰模型
比较以上两种模型，对于大多数的元音，级 联型合乎语音产生的声学理论，并且无需为每一 个滤波器分设幅度调节；而对于大多数清擦音和 塞音，并联型则比较合适，但是其幅度调节很复 杂。于是考虑将两者结合在一起，提出了混和型 共振峰模型。
混和型共振峰模型如下图所示：
图9.4
混和型共振峰模型
9.2.3 规则合成法
基音同步叠加PSOLA技术主要特点：
在语音波形片断拼接之前，首先根据语义，用 PSOLA 算法对拼接单元的韵律特征进行调整，使 合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征， 又使拼接单元的韵律特征符合语义，从而获得很高 的可懂度和自然度。
表9.1 三种语音合成方式的比较
项目 波形合成方式 参数合成方式 按规则合成方式
五个极点的共振峰级联模型传递函数为：
( z)
5
G 1 ak z k
k 1 10
1 () z G () z G 即： i 1 2 1 b z c z i 1 i 1 i i
5
式中，G为增益因子。 一个五个极点的共振峰级联模型如下
激励源
G V1 V2 ---- V5
辐射模型 语音
图9.2 共振峰级联模型
9.3.2 并联型共振峰模型
在并联型模型中，输入信号先分别进行幅度 调节，再加到每一个共振峰滤波器上，然后将各 路的输出叠加起来。
其传递函数为:
v(z)
1
R
r0 p
br z r ak z k
k 1
v(z)