关于语音合成方法的调查报告
语音合成技术研究
语音合成技术研究一、引言语音合成技术是一种将电子文本转化为音频信号的技术。
它可以将输入的文字转化为非常逼真的语音，可以很好地满足人们在各种应用场合中对语音交互的需求，例如辅助听力、智能客服等。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，语音合成技术正在快速进步，逐渐向着更为智能化和自然化的方向发展。
本文将从语音合成技术的基本原理、应用领域和技术进展等方面进行介绍，希望能够为读者对该技术有更深入的了解。
二、语音合成技术的基本原理语音合成技术的基本原理是将电子文本转化为音频信号。
传统的语音合成技术可以分为基于规则的方法和基于统计的方法。
其中，基于规则的方法是将文本转化为语音的一种基本方法，它利用规则和语音合成器中的对应规则，将文本直接转换为语音。
而基于统计的方法则是通过大量的语音训练数据和机器学习算法，从数据中学习并生成语音。
随着人工智能技术的发展，现在的语音合成技术已经通过深度学习算法实现了更加智能化和自然化的语音合成。
这种方法需要大量的训练语音数据，利用神经网络模型进行训练，从而实现对于任意电子文本的语音合成。
三、语音合成技术的应用领域语音合成技术的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面：（一）语音辅助设备由于一些疾病或者外界环境等因素影响，有些人可能会出现听力障碍，而语音合成技术可以利用各种语音辅助设备，将电子文本转换为语音，使得这些人能够更加方便地接收信息。
（二）智能客服系统随着人们生活水平的提高，人们对于购物、娱乐等消费需求越来越高，因此在购物、娱乐场所，智能客服系统可以利用语音合成技术，利用自然语言处理技术，实现对于用户需求的准确理解，并且为用户提供更好的客户服务。
（三）虚拟人物在科幻电影、动画游戏等虚拟世界中，人们经常会看到一些具有逼真的虚拟角色，这些角色可以与用户进行互动，解答问题等。
语音合成技术可以利用这些技术，为虚拟人物赋予逼真的语音特征，从而提高用户的虚拟交互体验。
四、语音合成技术的技术进展语音合成技术一直都是人工智能领域中的一个热门研究方向，近年来取得了许多进展。
语音合成技术的研究与发展趋势调研
语音合成技术的研究与发展趋势调研语音合成技术（Speech Synthesis）是指通过计算机或其他设备模拟人类声音，并将文字转化为可听的声音。
随着科技的发展，语音合成技术逐渐成为人机交互领域中不可或缺的一部分。
本文旨在调研语音合成技术的研究与发展趋势，以期对该领域有更深入的了解。
一、基础技术的发展语音合成技术在过去几十年中取得了巨大的进步。
早期的语音合成系统主要基于规则（Rule-Based）的方法，通过事先定义的语音规则和规则集合来生成语音。
然而，这种方法在语音表达自然度和流畅度方面存在一定的局限性。
随着机器学习和人工智能的兴起，基于统计的方法在语音合成技术中占据主导地位。
统计模型通过大量的语音数据和特征分析，学习语音的概率分布规律，从而更好地模拟人类的语音行为。
这种方法的优势在于能够生成更加自然和流畅的语音。
二、合成技术的发展趋势1. 深度学习在语音合成中的应用深度学习技术的不断发展为语音合成带来了新的突破。
利用深度神经网络（Deep Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等模型，可以更好地捕捉语音的时序特征和复杂模式，从而提高合成语音的质量和自然度。
2. 个性化语音合成个性化语音合成是一个新兴的研究方向。
通过深度学习模型和个人语音数据，可以生成与个体特征相符合的个性化语音。
这对于个性化助手、虚拟角色等应用具有重要的意义。
个性化语音合成的研究还面临挑战，如如何有效利用个人语音数据、如何避免过度拟合等问题。
3. 跨语种语音合成随着全球化进程的加快，跨语种语音合成的需求日益增长。
传统的语音合成系统往往只支持特定语种，难以适应多语言环境下的需求。
因此，跨语种语音合成的研究变得尤为重要。
当前，一些研究者尝试通过迁移学习、多任务学习等方法来解决这一问题。
4. 合成语音质量的提升合成语音的质量一直是研究者关注的焦点。
通过改进模型的结构和参数设置，优化合成过程中的声学特征提取和生成算法，可以进一步提高合成语音的自然度、鲁棒性和情感表达能力。
声音合成实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景声音合成是现代音乐制作、音频处理等领域中非常重要的技术之一。
通过声音合成，我们可以模拟出各种不同的声音效果，如乐器音色、自然音效等。
本次实验旨在通过搭建一个简单的声音合成系统，探究声音合成的原理和方法，并验证实验结果。
二、实验目的1. 了解声音合成的原理和方法；2. 掌握使用软件实现声音合成的操作步骤；3. 通过实验验证不同参数对合成声音的影响；4. 分析实验结果，总结声音合成的技巧。
三、实验原理声音合成的基本原理是将复杂的音色分解成若干个简单的音色元素，然后通过调整这些音色元素的参数，合成出所需的音色。
常见的声音合成方法包括：1. 波表合成：通过查找预先录制的音色样本，合成所需的音色；2. FM合成：利用频率调制技术，模拟出各种乐器的音色；3. 波形合成：通过改变波形参数，合成出各种音色。
四、实验步骤1. 准备实验设备：电脑、音频软件（如Cubase、FL Studio等）、音频接口、麦克风等；2. 选择合适的音色库：根据实验需求，选择合适的音色库；3. 设置合成参数：根据实验要求，设置波形合成、FM合成或波表合成的参数；4. 进行实验：使用音频软件合成所需音色，并进行调整；5. 采集实验数据：记录不同参数下合成声音的音色、音质等信息；6. 分析实验结果，总结声音合成的技巧。
五、实验结果与分析1. 波形合成实验：（1）通过调整波形参数，可以合成出各种音色，如钢琴、吉他、鼓等；（2）改变波形振幅、频率、相位等参数，可以调整音色的高低、强弱、音色纯度等；（3）实验结果表明，波形合成在音色合成方面具有较好的表现。
2. FM合成实验：（1）通过调整频率调制参数，可以模拟出各种乐器的音色；（2）改变调制指数、频率比等参数，可以调整音色的高低、音色纯度等；（3）实验结果表明，FM合成在模拟乐器音色方面具有较好的表现。
3. 波表合成实验：（1）通过查找音色库中的样本，可以合成出各种音色；（2）调整音色样本的播放速度、音量等参数，可以调整音色的高低、强弱等；（3）实验结果表明，波表合成在音色合成方面具有较好的表现。
深度学习技术在语音合成中的应用调研报告
深度学习技术在语音合成中的应用调研报告语音合成技术作为人工智能领域的重要组成部分，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。
深度学习技术的引入使得语音合成的质量和自然度得到了极大的提升，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
一、语音合成技术的发展历程语音合成技术的发展可以追溯到上世纪中叶。
早期的语音合成方法主要基于规则和参数模型，通过对语音的声学特征进行建模来生成语音。
然而，这些方法存在着合成语音音质较差、自然度不高的问题。
随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，基于统计模型的语音合成技术逐渐兴起。
这些方法通过对大量的语音数据进行统计分析，建立语音模型来生成语音。
虽然在一定程度上提高了合成语音的质量，但仍然存在着表现力不足、灵活性差等缺点。
近年来，深度学习技术的出现为语音合成带来了革命性的变化。
深度学习模型能够自动从大量的数据中学习语音的特征和模式，从而生成更加自然、流畅的语音。
二、深度学习技术在语音合成中的应用1、深度神经网络（DNN）深度神经网络在语音合成中被广泛应用。
例如，使用多层感知机（MLP）对语音的声学特征进行预测，或者使用循环神经网络（RNN）对语音的时域特征进行建模。
2、长短时记忆网络（LSTM）LSTM 能够有效地处理语音中的长时依赖关系，从而提高语音合成的准确性和自然度。
通过对语音的韵律、语调等特征进行学习，LSTM 可以生成更加富有表现力的语音。
3、卷积神经网络（CNN）CNN 在语音合成中主要用于对语音的频谱特征进行提取和处理。
通过卷积操作，能够捕捉语音信号中的局部特征，从而提高语音合成的质量。
4、生成对抗网络（GAN）GAN 在语音合成中的应用也逐渐受到关注。
通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成更加逼真、自然的语音。
三、深度学习技术带来的优势1、提高语音质量深度学习技术能够学习到更加真实的语音特征和模式，从而生成音质更高、更接近自然语音的合成语音。
2、增强语音的表现力能够更好地捕捉语音中的情感、语调等表现力因素，使合成语音更加生动、富有感染力。
语音合成技术在智能导览中的应用调研报告
语音合成技术在智能导览中的应用调研报告一、引言随着人工智能技术的不断发展，语音合成技术在智能导览领域得到了广泛应用。
本报告旨在对语音合成技术在智能导览中的应用进行深入调研，分析其优势和挑战，并展望未来的发展。
二、语音合成技术概述语音合成技术是一种将文字转化为自然语言音频的技术，通过模拟人的说话特点，将文字信息转变为可听的语音输出。
语音合成技术包括音素合成、基频合成和声码器合成等多种方法。
三、语音合成技术在智能导览中的应用1. 提升用户体验语音合成技术可以将导览信息转化为声音播放，使用户能够通过听觉接收相关信息，提升了用户体验。
特别是对于视觉障碍人士来说，语音合成技术在智能导览中的应用更加重要和关键。
2. 实现多语种导览语音合成技术可以根据不同的导览需求，使用不同的语种进行语音合成。
这使得智能导览系统可以提供多语言的导览服务，为国际旅游者和不同语种用户提供更加个性化的体验。
3. 精准的导览信息传达通过语音合成技术，导览系统可以精准地传达导览信息，确保用户能够准确听到所需的导览内容。
与传统的文字显示相比，语音合成技术在导览准确性和信息传达上具有明显的优势。
4. 发展虚拟导览助手语音合成技术的应用使得虚拟导览助手成为可能。
通过智能语音交互，用户可以通过与虚拟导览助手的对话，获取导览信息、提出问题并得到回答。
这种形式的导览不仅提供了更加个性化的服务，还增强了用户的参与感。
四、语音合成技术在智能导览中的挑战1. 语音合成质量当前的语音合成技术虽然已经取得了显著的进步，但在语音合成的自然度和真实感方面仍然存在一定的限制。
为了提供更好的用户体验，需要进一步提升语音合成质量。
2. 语种适应性不同语种的语音合成技术发展水平不一，某些语种的语音合成质量可能相对较低。
在多语种导览需求中，语言适应性仍然是一个需要解决的问题。
3. 技术集成和产品应用语音合成技术的集成和应用需要与智能导览系统相结合，并考虑各种因素的兼容性，包括硬件设备、网络连接、导览场景等。
语音合成技术的发展研究调研报告
语音合成技术的发展研究调研报告摘要:语音合成技术作为一项重要的人工智能技术应用之一，已经在多个领域得到了广泛应用。
本文通过对现有的语音合成技术进行调研和分析，探讨其发展趋势和应用前景，旨在为相关研究和应用提供参考。
1. 引言语音合成技术是一项将文本转化为语音的人工智能技术，其应用涉及到语音交互、语音助手、教育培训等领域。
随着人工智能技术的快速发展和应用需求的增加，语音合成技术逐渐受到广泛关注和研究。
2. 语音合成技术的发展历程2.1 早期语音合成技术早期的语音合成技术主要基于规则和模板的方法，通过对语音信号进行拼接和调整来实现文本到语音的转化。
这种方法的缺点是合成语音的自然度和流畅度较差，难以满足现实场景的需求。
2.2 统计建模方法的兴起随着统计建模方法（如深度神经网络、循环神经网络）的兴起，语音合成技术取得了长足的发展。
这种方法通过大量的数据训练模型，使合成语音更加自然、流畅，并具备更好的鲁棒性和泛化能力。
2.3 端到端的语音合成技术近年来，端到端的语音合成技术逐渐成为研究的热点。
这种方法不再依赖于中间的特征表示，直接从文本输入到语音输出，简化了模型的结构和训练过程，同时提高了合成语音的质量和效果。
3. 语音合成技术的应用领域3.1 语音助手语音助手是语音合成技术最为广泛应用的领域之一。
通过语音合成技术，语音助手可以实现向用户提供天气信息、新闻播报、闹钟提醒等服务，并且可以与用户进行自然的语音交互。
3.2 教育培训语音合成技术在教育培训领域也有着广泛的应用。
例如，在远程教育领域，语音合成技术可以为学生提供优质的教学资源；在语言学习领域，语音合成技术可以帮助学习者改善发音和语调。
3.3 特殊人群辅助语音合成技术对于特殊人群的辅助功能非常重要。
例如，对于视觉障碍者来说，语音合成技术可以为其提供语音导航、文字阅读等服务；对于语言残障者来说，语音合成技术可以帮助其进行语言交流。
4. 语音合成技术的挑战和未来发展4.1 自然度和真实感目前的语音合成技术仍存在自然度和真实感不足的问题，特别是在面对较长的文本和语音情感表达时。
语音合成与语音识别技术研究
语音合成与语音识别技术研究近年来，语音合成和语音识别技术的迅猛发展为人们的生活带来了巨大的便利。
语音合成技术能够将文本转化为声音，将文字信息传递给人们，而语音识别技术则可以将声音转化为文本，帮助人们更方便地处理信息。
本文将探讨这两种技术的研究和应用现状。
一、语音合成技术研究语音合成技术的主要目标是实现计算机生成的声音，使其趋近自然人声。
这项技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代，而如今，它已经成为了人机交互的重要组成部分。
随着深度学习和神经网络的不断进步，语音合成技术也取得了巨大的突破。
1. 基于规则的语音合成在早期的研究中，基于规则的语音合成方法被广泛应用。
这种方法通过事先设定的语音模型和音标库，使用一定的规则将文本转换为声音。
然而，由于语音合成的复杂性，基于规则的方法往往难以准确地模拟人类的自然发音，导致合成声音的质量较低。
2. 统计参数合成为了提高合成声音的质量，研究者开始采用统计参数合成的方法。
这种方法通过分析大量的语音数据，提取特征参数，然后通过数学模型对这些参数进行合成。
统计参数合成能够更好地模拟人的发音特征，使合成声音更加自然。
3. 深度学习技术的应用近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音合成技术也迎来了新的机遇。
研究人员开始将深度学习模型应用于语音合成中，通过训练神经网络模型，学习到声音的特征表示，并根据输入的文本生成相应的声音。
这种基于深度学习的语音合成方法，能够产生更加真实、自然的合成声音，为人机交互提供更好的体验。
二、语音识别技术研究与语音合成技术相反，语音识别技术的目标是将人的发音转化为文本信息，以方便人们对声音进行处理和分析。
语音识别技术的发展历程也经历了多个阶段。
1. 基于统计模型的语音识别早期的语音识别技术主要采用基于统计模型的方法。
该方法将声音信号分解为一系列时间段的采样点，然后通过计算声音信号的频谱特征和概率模型，从而判断声音信号对应的文字。
2. 深度学习在语音识别中的应用随着深度学习的崛起，语音识别领域也开始应用深度学习技术。
人工智能语音合成实验报告
人工智能语音合成实验报告引言："语音是灵魂的音符，而人工智能是它的化身。
"——乔治.伯纳德·肖人工智能（AI）的不断发展为我们带来了许多前所未有的技术突破和应用创新。
语音合成作为AI的重要组成部分，为我们实现文本转语音的功能提供了广阔的可能性。
本实验报告将详细介绍人工智能语音合成实验的过程和结果。
实验目的：本实验旨在探索人工智能语音合成技术的发展趋势，并评估其在不同应用领域的效果。
通过实验，我们希望了解语音合成的原理、技术特点以及与自然人声之间的差异。
实验方法：1. 数据采集：首先，我们收集了大量的文本数据作为语音合成的输入。
这些数据包括新闻报道、网络文章、书籍等不同类型的文本。
2. 模型训练：使用深度学习算法，我们训练了一个语音合成模型。
训练过程中，我们通过将文本数据与与其相对应的音频数据进行对齐，以便模型能够学习到相应的语音特征。
3. 参数调优：为了提高语音合成的质量，我们不断尝试调整模型的参数，改进模型的表现。
通过反复试验和比较，我们最终找到了最适合的参数设置。
4. 语音合成：将待合成的文本输入已经训练好的模型中，通过模型的输出，生成对应的语音。
将生成的语音进行保存和评估，并与自然人声进行对比。
实验结果：通过我们的语音合成实验，我们发现现有的人工智能语音合成技术已经取得了令人瞩目的成果。
合成的语音质量和流畅度已经能够达到接近自然人声的程度。
在不同应用场景中，如语音助手、有声图书、电话客服等，人工智能语音合成技术都展现出其巨大的潜力和应用空间。
然而，我们也发现在某些特定情况下，语音合成系统仍然存在一些挑战和局限性。
在处理含有特定方言、口音或特殊声音的文本时，语音合成系统可能会出现误识别或合成不准确的问题。
此外，在情感表达和语气调侃等方面，语音合成系统的表现还有待进一步的改进。
结论：通过这次实验，我们对人工智能语音合成技术有了更深入的了解，并展望了其未来的发展趋势。
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关于语音合成方法的调查报告摘要：本文是一篇关于语音合成方法的调查报告，在搜集整理大量相关文献的基础上，简要的总结了几种常用的语音合成方法，讨论各种合成方法的原理及算法，并简要分析各种合成方法的性能及适用场合。
关键词：语音合成；种类；原理；算法；性能正文语音合成技术是利用电脑, 按规定的程序和指令, 人为产生语音的技术。
语音合成从技术方式讲可分为波形合成、参数分析合成以及规则合成等三种。
1、波形合成波形合成法一般有两种形式。
一种是波形编码合成，它类似于语音编码种的波形编解码法，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辑压缩后存储，合成重放时再解码输出，称PCM波形合成法。
另一种是波形编辑合成，他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。
1．1 波形编码合成基本原理：波形编码合成方法以语句、短语、词或音节为合成单元，这些单元被分别录音后直接进行数字编码，经适当的数据压缩，组成一个合成语音库。
重放时，根据待输出的信息，在语音库中取出相应单元的波形数据，串接或编辑在一起，经解码还原出语音。
性能分析：波形编码语音合成技术用原始语音波形替代参数，而且这些语音波形取自自然语音的词或句子，它隐含了声调、重音、发音速度的细微特性，也叫录音编辑合成，合成单元越大，合成的自然度越好，其质量普遍高于参数合成。
且系统结构简单，价格低廉。
但合成语音的数码率较大，存储量也大，因而合成词汇量有限。
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。
1．2 波形编辑合成基本原理：波形编辑合成方法将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。
算法简述：80年代末E.Moulines和F.Charpentier提出基于时域波形修改的语音合成算法。
PSOLA就是基音同步叠加，它把基音周期的完整性作为保证波形及频谱平滑连续的基本前提。
该算法按以下三步实施：对原始波形进行分析，产生非参数的中间表示；对中间表示进行修改；将修改过的中间表示重新合成为语音信号。
由于修改的参数不同，又分为TD-PSOLA、FD-PSOLA和LP-PSOLA。
PSOLA是用于波形编辑合成语音技术中对合成语音的韵律进行修改的一种算法。
下图是利用PSOLA算法的语音合成系统的基本结构：图1 基于PSOLA算法的语音合成系统本质上说，PSOLA 算法是利用短时傅里叶变换重构信号的叠结相加法。
信号的x(n)短时傅里叶变换为：由于语音信号是一个短时平稳信号，因此在时域每隔若干个（例如R 个）样本取一个频谱函数就可以重构信号x(n)，即可令： 其傅里叶逆变换为：然后就可以通过叠加得到原信号，即：时域基音同步叠加技术作为基音同步叠加技术的一种，通过以下步骤实现语音的合成： (1) 对语音合成单元设置基音同步标记。
(2) 以语音合成单元的同步标记为中心，选择适当长度（一般取两倍的基音周期）的时窗对合成单元做加窗处理，获得一组短时信号。
(3) 在合成规则的指导下，调整步骤1）中获得的同步标记，产生新的基音同步标记。
(4) 根据步骤3）得到的合成语音的同步标记，对步骤2）中得到的短时信号进行叠加，从而获得合成语音。
性能分析：PSOLA 算法在编辑和拼接语音波形前能根据上下文的要求，对拼接单元的韵律特征作出调整，而且音库中的采佯波形中保留了一部分原发音人的语音特征．这样使台成语音的自然度和清晰度都得到了显著提高。
2、参数分析合成参数分析合成多以音节、半音节或音素为合成单元。
首先，按照语音理论，对所有合成单元的语音进行分析，提取有关语音参数，这些参数经编码后组成一个合成语音库；输出时，根据待合成的语音的信息，从语音库中取出相应的合成参数，经编辑和连接，顺序送入语音合成器。
在合成器中，通过合成参数的控制，将语音波形重新还原出来。
参数分析合成方法基于声道截面积函数或声道谐振特性合成语音，如共振峰合成、LPC 合成。
这类合成技术在的比特率低，音质适中。
为改善音质，发展了混合编码技术，主要手段是改善激励，如码本激励、多脉冲激励、长时预测规则码激励等，这样，比特率有所增大，同时音质得到提高。
参数分析合成的主要优点是数据量小，易于实现韵律修改，但有限的参数很难表述自然语音的细微变化。
2.1 共振峰合成基本原理：语音合成的理论基础是语音生成的数学模型。
该模型语音生成过程是在激励信号的激励下，声波经谐振腔（声道），由嘴或鼻辐射声波。
因此，声道参数、声道谐振特性一直是研究的重点。
习惯上，把声道传输频率响应上的极点称之为共振峰，而语音的共振峰频率（极点频率）的分布特性决定着该语音的音色。
音色各异的语音具有不同的共振峰模式，因此，以每个共振峰频率及其带宽作为参数，可以构成共振峰滤波器。
再用若干个这种滤波器的组合来模拟声道的传输特性（频率响应），Z n e m n m x e X m nj j n ∈-=∑∞-∞=-ωωω)()()(Z n r e X e Y rRn j n j r ∈==,)()(ωωZm d e e Y m y m j j r r ∈=⎰∞∞-ωπωω)(21)(()()rr y m y m ∞=-∞=∑对激励源发出的信号进行调制，再经过辐射模型就可以得到合成语音。
这就是共振峰合成技术的基本原理。
基于共振峰的理论有以下三种实用模型。
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。
该模型主要用于绝大部分元音的合成。
2）并联型共振峰模型许多研究者认为，对于鼻化元音等非一般元音以及大部分辅音，上述级联型模型不能很好地加以描述和模拟，因此，构筑和产生了并联型共振峰模型。
3）混合型共振峰模型在级联型共振峰合成模型中，共振峰滤波器首尾相接；而在并联型模型中，输入信号先分别通过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。
将两者比较，对于合成声源位于声道末端的语音（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；而对于合成声源位于声道中间的语音（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。
基于此种考虑，人们将两者结合在一起，提出了混和型共振峰模型。
图2 共振峰合成器的系统模型性能分析：共振峰模型是基于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，另外由于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，可以容易利用共振峰描述自然语流中的各种现象，并且总结声学规则，最终用于共振峰合成系统。
高级共振峰合成器可合成出高质量的语音，几乎和自然语音没有差别。
但关键是如何得到合成所需的控制参数，如共振峰频率、带宽、幅度等。
而且，求取的参数还必须逐帧修正，才能使合成语音与自然语音达到最佳匹配。
但是，人们同时也发现该技术有明显的弱点。
首先由于它是建立在对声道的模拟上，因此，对于声道模型的不精确势必会影响其合成质量。
另外，实际工作表明，共振峰模型虽然描述了语音中最基本最主要的部分，但并不能表征影响语音自然度的其他许多细微的语音成分，从而影响了合成语音的自然度。
另外，共振峰合成器控制十分复杂，对于一个好的合成器来说，其控制参数往往达到几十个，实现起来十分困难。
2.2 LPC参数合成LPC合成技术本质上是一种时间波形的编码技术，目的是为了降低时间域信号的传输速率。
LPC语音合成器利用LPC语音分析方法，通过分析自然语音样本，计算出 LPC系数，就可以建立信号产生模型，从而合成出语音。
图3 LPC 语音合成器图3所示的线性预测合成的形式有两种：一种是直接用预测器系数，构成的递归型合成滤波器，其结构如图4所示 ：图4 递归型合成滤波器用这种方法定期地改变激励参数 和预测器系数，就能合成出语音。
这种结构简单而直观，为了合成一个语音样本，需要进行p 次乘法和p 次加法。
它合成的语音样本由下式决定：其中， 为预测器系数；G 为模型增益；为激励；合成语音样本为 ；p 为预测器阶数。
直接形式的预测系数滤波器结构的优点是简单、易于实现，所以曾广泛被采用。
其缺点是合成语音样本需要很高的计算精度。
另一种合成的形式是采用反射系数 构成的格型合成滤波器。
它的合成语音样本由下式决定：其中，G 为模型增益； 为激励； 为反射系数； 为后向预测误差；p 为预测器阶数。
采用反射系数 的格型合成滤波器结构，虽然运算量大于直接型结构，却具有一系列优点：其参数 具有∣ ∣＜1的性质，因而滤波器是稳定的；同时与直接结构形式相比，它对有限字长引起的量化效应灵敏度较低。
p a ))(n u i a )()1()(1n Gu n s a n s p i i +-=∑=i a )(n u )(n s 11()()(1)p i i i s n Gu n k b n -==+-∑ik i k ik ()i b n )(n u在实际进行语音合成时，除了构成合成滤波器之外，还必须在有浊音的情况下，将一定基音周期的脉冲序列作为音源；在清音的情况下，将白噪音作为音源。
而且，必须进行浊音/清音的判别和确定音源强度。
对于基音周期的检测，采用去掉共振峰影响后的最后一级残差信号 （前向预测误差）的自相关函数的方式是有效的。
这个残差信号的自相关函数也叫变形自相关函数 ,它除了可用来检测基音周期之外，也可用来区别浊音/清音等。
在之后找出 取峰值时的T,即从n=0开始，搜索基音周期可能存在的3～15ms 的区间，从而求出这个周期。
同样对于浊音/清音的判别方法，也可以采用误差信号 。
采用 的一个方法是利用 这个比值，如果是浊音的话， 则相当于 的一个极值。
所以可以设定 的比值在0.18以下为清音，在0.25以上为浊音，在这两个值之间引入了浊音度V 和清音度U 的概念，且U+V=1。
这时，确定U 和V 时要使U+V=1，即如图8-5所示，在U=1时为无声，只用白噪音作为音源。
在V=1时，为有声，使用与音调周期T 同步的脉冲序列作为音源。
在时，常常把对应于 和 的白噪音和脉冲序列的和信号作为音源。
图6 音源参数的设定法对于音源强度，可以直接使用相当于残差信号能量的，即采用 值。
用这种方法构成PARCOR 分析合成滤波器的整个结构如图7所示。
图7 PARCOR 分析合成滤波器)(p n e ()e r n ()0e r ()e r n )0(/)(e e r T r )(T r e ()e r n )0(/)(e e r T r 0.18()/(0)0.25e e r T r ≤≤U V (0)e r (0)e r 图5 变形自相关函数和基音周期检测 ()e r n ()e r n性能分析：LPC合成技术的优点是简单直观。