毕业设计(论文)-基于共振峰合成法的语音信号合成
基于感知语音合成技术的语音合成引擎设计与实现
基于感知语音合成技术的语音合成引擎设计与实现第一章：绪论1.1 背景介绍随着人工智能技术的不断发展，语音合成技术也得到了飞速的发展。
语音合成技术是指通过计算机对文字、汉字等非声音信息进行处理，生成具有自然语感、情感表达等效果的语音输出的技术。
语音合成技术在智能语音交互、辅助通讯、智能家居、智能客服等领域有着广泛的应用前景。
1.2 研究内容本文主要研究基于感知语音合成技术的语音合成引擎设计与实现。
具体研究内容包括声学建模、感知模型、语音生成等多个方面。
第二章：声学建模2.1 声音特征提取声音特征提取是指将语音信号转化为具有区分度的特征向量的过程。
常见的声音特征包括MFCC、PLP、LPCC等。
本文采用MFCC作为声音特征。
2.2 声学建模算法声学建模算法是指将声音特征转化为语音信号的过程，常用的算法包括HMM、GMM、DNN等。
本文采用HMM算法进行声学建模。
第三章：感知模型3.1 感知模型基础感知模型是指对语音信号进行感知分析，提取出表现语音音质特征的模型。
感知模型的基础包括语音信号的基调、音高特征等。
3.2 模型评估模型评估是指鉴定感知模型的精确度和效率的过程。
常用的评估指标包括WSD、SER等。
本文采用WSD作为感知模型的评估指标。
第四章：语音生成4.1 文本转语音文本转语音是将文本信息转化为语音信号的过程，常采用的技术包括文本分析、情感识别、音频处理等。
4.2 合成音色设计合成音色设计是指对合成语音进行修整和调整，使其达到所需要的风格和效果。
第五章：语音合成引擎设计与实现5.1 概要设计本文采用C++作为开发语言，概要设计包括系统结构设计、模块划分等。
5.2 详细设计详细设计包括设计模式、流程图、类和对象设计等。
5.3 实现与测试实现与测试包括代码编写、调试、性能测试等。
第六章：结论与展望6.1 结论本文设计与实现了基于感知语音合成技术的语音合成引擎，具有良好的感知、语音转换效果。
6.2 展望基于感知语音合成技术的语音合成引擎在未来将有更加广泛的应用，如广告宣传、家庭助手、教育辅助等。
语音信号处理课件第九章
02
这里采用原始信号谱与合成信号谱均方误差最小的叠接相加合成公式。定义两信号x(n)和y(n)之间谱距离测度： 上式可改写为：
01
要求合成信号y(n)满足谱距离最小，可以令：
解得： 窗函数w1(n)和w2(n)可以是两种不同的窗函数，长度也可以不相等。上式就是在谱均方误差最小意义下的时域基音同步叠接相加合成公式。
第九章 语音合成
9.1 概述
1
9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
3
9.4 线性预测参数合成法
4
9.5 基音同步叠加法
5
9.6 文语转换系统
6
2
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。
五个极点的共振峰级联模型传递函数为：
激励源
V1
V2
----
V5
辐射模型
语音
G
一个五个极点的共振峰级联模型如下
图9.2 共振峰级联模型
即：
式中，G为增益因子。
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:
项目
波形合成方式
参数合成方式
按规则合成方式
语音质量
可懂度
高
高
高
自然度
高
《情感语音识别与合成的研究》范文
《情感语音识别与合成的研究》篇一一、引言情感语音识别与合成技术是人工智能领域中的一项重要研究内容，它通过捕捉和模拟人类情感，使得机器能够更好地理解和表达人类的情感需求。
本文旨在探讨情感语音识别与合成的研究现状、方法及未来发展趋势，以期为相关研究提供参考。
二、情感语音识别的研究情感语音识别是指通过分析语音信号，判断出说话人的情感状态。
目前，情感语音识别的研究方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和深度学习方法。
1. 基于规则的方法基于规则的方法主要依靠语言学和语音学的专业知识，设计一套规则系统来分析语音信号。
该方法需要根据不同语言的发音规则、音调、语调等特征进行细致的规则设计，实现过程相对复杂。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用大量标注的语音数据训练分类器，通过分类器对未知情感的语音信号进行分类。
该方法需要大量的标注数据，且对于不同情感的表现形式需要设计不同的特征提取方法。
3. 深度学习方法深度学习方法在情感语音识别中取得了较好的效果。
该方法通过构建深度神经网络模型，自动提取语音信号中的特征，进而判断说话人的情感状态。
深度学习方法在处理复杂情感和多种语言方面具有较大优势。
三、情感语音合成的研究情感语音合成是指根据输入的情感信息，生成具有相应情感的语音信号。
目前，情感语音合成的方法主要包括基于规则的合成方法和基于深度学习的合成方法。
1. 基于规则的合成方法该方法主要依靠预设的规则和模板，通过调整语音参数来生成具有特定情感的语音信号。
该方法需要设计较为复杂的规则系统，且生成的语音缺乏自然度。
2. 基于深度学习的合成方法基于深度学习的情感语音合成方法可以生成更加自然、逼真的语音信号。
该方法通过构建神经网络模型，学习大量语音数据中的特征和规律，进而生成具有相应情感的语音信号。
近年来，循环神经网络（RNN）和自编码器等深度学习模型在情感语音合成中得到了广泛应用。
四、研究挑战与展望尽管情感语音识别与合成技术取得了一定的研究成果，但仍面临诸多挑战。
毕业设计(论文)-基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理
目录摘要 ............................................................................................................................. I II ABSTRACT ................................................................................................................. I V 第一章语音信号及噪声概述................................................................................. - 1 - 1.1 语音信号的概述 ............................................................................................... - 1 -1.1.1 语音特性分析................................................................................. - 1 -1.1.2 语音信号的基本特征..................................................................... - 2 -语音噪声特性分析..................................................................................... - 3 -1.2.1 信噪比(Signal Noise Ratio，SNR) ................................................ - 3 -1.2.2 信干比(signal-to-Interference Ratio，SIR) ................................... - 4 - 第二章盲信号处理................................................................................................. - 5 - 盲信号处理的概述 .................................................................................................. - 5 -2.1.1 盲信号处理的基本概念................................................................. - 5 -2.1.2 盲信号处理的方法和分类............................................................... - 5 -2.1.3 盲信号处理技术的研究应用........................................................... - 6 -2.2 盲源分离法.......................................................................................... - 7 -2.2.1 盲源分离技术................................................................................... - 7 -2.2.2 盲分离算法实现............................................................................... - 7 -2.2.3 盲源分离技术的研究发展和应用................................................... - 8 - 2.3 独立成分分析 ................................................................................................... - 9 -2.3.1 独立成分分析的定义....................................................................... - 9 -2.3.2 ICA的基本原理.............................................................................. - 10 - 2.3.3 本文对ICA的研究目的及实现.................................................................. - 12 - 第三章盲语音信号分离的实现及抑噪分析....................................................... - 15 - 3.1 盲语音信号分离的实现 ................................................................................. - 15 -3.1.1 盲信号分离的三种算法................................................................. - 15 -3.1.2 不同算法的分离性能比较............................................................. - 17 - 3.2 抑制噪声的算法仿真及结果分析 ............................................................... - 17 -3.2.1 抑噪算法仿真实现......................................................................... - 17 -分离结果分析........................................................................................... - 20 -3.2.2 不同算法的分离性能比较............................................................. - 28 - 第四章结论与展望............................................................................................... - 34 - 致谢................................................................................................................. - 36 - 参考文献................................................................................................................. - 37 - 附录................................................................................................................. - 38 -基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。
基于EEMD和共振峰的自适应语音去噪
现代电子技术Modern Electronics Technique2021年12月1日第44卷第23期Dec.2021Vol.44No.230引言目前，随着通信技术的发展，语音去噪技术成为一个重要的研究领域，它可以改善语音质量，降低噪声污染。
传统的语音去噪方法有谱减法、维纳滤波法和最小均方误差估计法等[1⁃3]，但是这些方法主要针对平稳噪声，而现实语音中的噪声一般是非平稳的，所以小波分析方法应用到语音去噪中[4⁃5]，它可以很好地对语音信号进行时域和频域分析，从而可以更好的去噪，小波基和分解层数的选取对于结果有很大的影响。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition ，EMD ）与小波变换不同，它不需要提前确定基函数，通过语音信号本身的固有性质进行模态分解，将信号分解成一系列频率由高到低排列的本征模态函数（Intrinsic Mode Function ，IMF ）和余项，在语音信号处理中得到应用[6⁃7]。
由于EMD 存在模态混叠的问题。
集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition ，EEMD ）可以有效地解决模态混叠，所以EEMD 在各个领域得到了广泛的应用[8⁃13]。
文献[11]中利用EEMD 分解得到IMF 分量，对每基于EEMD 和共振峰的自适应语音去噪李文志，屈晓旭（海军工程大学电子工程学院，湖北武汉430000）摘要：针对传统的语音去噪方法可能滤除高频信息并且信噪比有进一步提升的问题，提出一种基于集合经验模态分解（EEMD ）和共振峰的自适应语音去噪方法。
语音信号通过EEMD 分解成频率由高到低排列的本征模态函数（IMF ）和余项，通过计算每个IMF 分量和语音信号的第一共振峰对应频率值的距离，判断IMF 的高低频部分，对高频信号进行小波阈值去噪后与低频信号相加得到重构信号；由于EEMD 分解中添加的多组高斯白噪声在处理过程中不能完全中和，对重构后的语音信号的静音区产生较大影响，最后利用端点检测技术对静音区的残留噪声进行抑制。
语音信号处理_第八章_语音合成
11
8.1.3.1 波形合成法
波形合成法
波形编码合成
波形编辑合成
主要步骤：将需要合成的 语音的波形进行存储或者 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：所需存储空 间较大，合成的语 音词汇量较为有限
主要步骤：对自然语 言的波形进行编辑拼 接后输出。合成时对 语音段不做大的修改
特点：需要比较大 的语音单位（如词 组、语句）作为合 成基元
17
小贴士：语音合成的基本术语2 ——合成参数(Synthesis Parameters)
在参数合成和规则合成方式中，控制语音合成器以 输出所需语音的一组参数 合成参数分为两类 音色参数（音段参数），常用的有：共振峰频率， 线性预测系数和生理发音参数 韵律参数（超音段参数），主要有控制音强的幅 度参数，控制音高的基频参数，控制音长的时间 参数等
PSOLA算法实现语音合成的主要步骤
1.基音同步分析
以同步标记为中 同步分析的功能 心，选择适当窗 主要是对语音合 长做加窗处理， 成单元进行同步 得到一组短时信 号 标记设置
25
PSOLA算法实现语音合成的主要步骤
2.基音同步修改
增加基频
减小基频
分析基音标记 和合成基音标 记未必是一一 对应关系，很 有可能出现一 对多或多对一 的情况
31
8.2.3 共振峰合成的特点
优点 共振峰模型的理论基础是对声道的一种比较准确的模拟， 因而可以合成出自然度比较高的语音 共振峰参数有着明确的物理意义，直接对应于声道参数， 因此共振峰可以解释自然语音中的各种现象，进而可以利 用声学规律用于共振峰合成系统 缺点 若建立的声道模型不够精确会影响合成质量 共振峰模型虽然描述了语音信号最基本的一些特征，但对 于有些细微特征仍无法描述，势必会对合成语音的自然度 造成影响 共振峰合成器往往十分复杂，需要控制的参数（如幅度、 基频、清浊音开关等）很多
语音信号处理——基于线性预测下的语音合成
题
目
基于线性预测下的语音信号合成
学生姓名 学 系 专 号 别 业
杨 鑫 20142305047 电 子 系 电子信息工程 周 晓 彦
指导教师ห้องสมุดไป่ตู้
二Ｏ一七年六月六日
基于线性预测分析的语音合成的研究
杨鑫
南京信息工程大学滨江学院，江苏 南京 210044
摘要： 语音合成是实现人机语言通信的关键技术，而线性预测(LPC)是语音信号处理中最有效 的分析方法。 而最佳线性预测设计的核心是 LPC 系数的计算。 本文阐述了线性预测的基本原 理,对提取 LPC 系数中的自相关解法中的莱文逊—杜宾递推算法做出了具体验算，并且给出 相关 MATLAB 的实现以及其仿真结果，然后采用线性预测参数法合成语音。 关键词：线性预测；莱文逊—杜宾递推算法；语音合成；MATLAB
目
录
1 绪论................................................................................................................................................. 1 1.1 引言..................................................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状................................................................................................................. 1 1.3 研究的内容......................................................................................................................... 2 2 线性预测分析的基本原理............................................................................................................. 2 2.1 语音信号的预处理.............................................................................................................. 3 2.2 基本原理.............................................................................................................................. 3 2.3 LPC 和语音信号模型的关系..............................................................................................4 2.4 线性预测方程组的建立..................................................................................................... 5 2.5 线性预测方程组解法......................................................................................................... 7 2.6 LPC 方程自相关解法的 MATLAB 实现............................................................................. 14 3 线性预测参数合成法合成语音...................................................................................................15 3.1 语音合成的基本原理....................................................................................................... 15 3.2 参数合成方法................................................................................................................... 16 3.3 线性预测合成法............................................................................................................... 16 4 总结............................................................................................................................................... 17 参考文献........................................................................................................................................... 17 致谢................................................................................................................................................... 17 附录................................................................................................................................................... 18
基于共振峰曲线的语音信号动态特征提取方法
存 在 的密 切关 联 ， 提 高 了语 音 识别 的性 能 。
关键 词 ： 语 音信 号 ； 动态特 征 ； 语音识 别 ； 特征提 取 ； 共振 峰 曲线
ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｔ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｓ ｐ ｕ ｔ ｏｒ ｆ ｗａ ｒ ｄ． Ｉ ｔ ｕ ｓ ｃ ｓ Ｈｉ ｌ ｂ ｅ ｒ ｔ － Ｈｕ ａ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｏ ｔ ｅ ｓ ｉ ｔ ｍａ ｔ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ａ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎｔ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｉ ｔ ｃ ｓ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ
Ｄｙ ｎａ ｍｉ ｃ Ｆｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｐｅ ｅ ｃ ｈ Ｓｉ ｇ ｎａ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｆｏ ｒ ｍａ ｎ ｔ Ｃｕ ｒ ｖ ｅ
ＨＡＮ Ｚｈ ｉ －ｙ ａ ｎ， Ｗ ＡＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ
ｐ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｎ ｇ ｅ ｔ ｓ ｈｅ ｔ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｎｔ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｂ ｙ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ｔ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｎｔ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｉ ｔ ｃ ｓ ｏ ｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｆ ｒ ｏｍ ｈｅ ｔ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ
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毕业设计（论文）-基于共振峰合成法的语音信号合成江西师范大学2006届本科毕业生论文题目:基于共振峰合成法的语音信号合成 Title: Synthesis of Speech Signal based onFormant Synthesis学校名称:江西师范大学院系名称:物理与通信电子学院学生姓名:学生学号:0专业:通信工程指导老师)I声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计,论文,是本人在指导教师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
其中除加以标注和致谢的地方外～不包含其他人已经发表或撰写并以某种方式公开过的研究成果～也不包含为获得其他教育机构的学位或证书而作的材料。
其他同志对本研究所做的任何贡献均已在文中作了明确的说明并表示谢意。
本毕业设计,论文,成果是本人在江西师范大学读书期间在指导教师指导下取得的～成果归江西师范大学所有。
特此声明。
声明人,毕业设计,论文,作者,学号:声明人,毕业设计,论文,作者,签名:签名日期: 年月日II目录摘要 -------------------------------------------------------------------------------------------- 1ABSTRACT ----------------------------------------------------------------------------------- 2引言 -------------------------------------------------------------------------------------------- 31语音合成进展-------------------------------------------------------------------------------- 3 2共振峰合成----------------------------------------------------------------------------------- 42.1共振峰产生原理 ------------------------------------------------------------------------------------- 4 2.2激励模型---------------------------------------------------------------------------------------------- 5 2.3共振峰合成三种声道模型 ------------------------------------------------------------------------- 62.3.1级联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 62.3.2并联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 72.3.4混联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 92.4辐射模型---------------------------------------------------------------------------------------------- 9 2.5语音信号综合数字模型 --------------------------------------------------------------------------- 10 3 MATLAB软件合成 ---------------------------------------------------------------------- 103.1软件概述--------------------------------------------------------------------------------------------- 10 3.2提取语音信号的共振峰参数 --------------------------------------------------------------------- 113.2.1用频域分析提取参数 ------------------------------------------------------------------------- 113.3基于参数的共振峰合成 --------------------------------------------------------------------------- 143.3.1固定共振峰不同发音状态的语音信号的合成 -------------------------------------------- 153.3.2变化共振峰的不同状态语音信号的合成-------------------------------------------------- 183.4基于参数修改的语音转换 ------------------------------------------------------------------------ 23 总结 -------------------------------------------------------------------------------------------- 26 参考文献 -------------------------------------------------------------------------------------- 27致谢 -------------------------------------------------------------------------------------------- 28III摘要语音合成是,定义,,目前语音处理中研究最成熟(删除)、应用最广泛的技声道模术。
它可以用多种方法实现～其中共振峰合成法是一种基于规则的声源-型合成法。
它侧重于对声道谐振特性的模拟以及准确地提取共振峰参数。
共振峰合成法的特点在于以共振峰为控制参数～要求在输出终端上模拟出实际语音的谱特征。
本文主要内容大概(删除)分为三个部分:一,在理论分析的基础上～提取语音库里的两个不同性别的人发相同语音的共振峰参数,二,基于激励的LP模型,以第一阶段提取出来的共振峰参数构成声道模型,合成五种不同发音状态的语音,三是完成男子向女子发音的转换,合成之后再对合成信号和原来信号的语谱图进行分析比较～不断地修正合成的各项参数～最后得到质量较高的合成语音。
【关键词】共振峰合成、特征参数、MATLAB语音工具箱1AbstractSpeech synthesis is now one kind of advanced method which has been widely used in speech processing. It can be realized by various means, in which Formant Synthesis is one mature approach featuring Source-filter Model synthesis based on principles.This synthesis focuses on the simulation of the characteristics of vocal formant and getting formant parameters precisely. Thedissertation(paper)l comprises three main parts:the first one is the gain of formant parameters for speeches, which are from the speech-ware spoken by a man and a woman differently; the second part is to synthesize five different speech pronunciations, and then to use the formant parameters derived in the first phase as theformant excitation, while also these five different speech pronunciations as source excitation; the third part is to finish the conversion of a male’s voice to its corresponding female’s voice. So this paperwill also try to analyze and compare the spectrum figure between the synthesized speech and the initial speech signal. And then it will modify every parameter that is needed for the application of a high quality synthesis speech signal, compared with the initial input speech signal.Key words Formant Synthesis, characteristic parameters, MATLAB toolbox for speech synthesis2引言语音是人类交流时使用最多、最自然、最基本同时也是最重要的信息载体。
它的产生包括一系列的心理和生理反应。
目前对语音信号的研究主要基于它的数字表示，其基础是抽样定理。
语音处理在现代社会中应用极为广泛，它的广泛应用表现在:语 1、语音编码:最重要的一种应用，用低比特率获得尽可能高的合成质量音 2、语音识别:将语音转换成等价的书面信息，让计算机听懂人说话处 3、说话人识别:根据话音辨别说话人，提取说话人的特征理 4、语音理解:利用知识表达和应用人工智能技术进行语句识别和理解应 5、语音合成:让计算机说话，实现人机通信用 6、语音增强:对带噪语音进行处理，达到降低噪声影响的效果在高度信息化的今天，这些语音处理的一系列技术及其应用已经成为信息社会不可缺少的组成部分。