結合ANN、全域變異數與真實軌跡挑選之基週軌跡產生方法(A Pitch-contour Generation Method Combining ANN Prediction, Global Variance Matching, and Real-contour Selection)[In Chinese]

結合HMM 頻譜模型與ANN 韻律模型之國語語音合成系統 (A Mandarin Speech Synthesis System Combining HMM Spectrum Model and ANN Prosody Model) [In Chinese]

本論文研究了一種結合 HMM (hidden Markov model)頻譜模型與 ANN (articifical neural network )韻律模型的國語語音合成系統。在訓練階段,對各個訓練語料音框算出 DCC係數(discrete cepstrum coefficients),以作為頻譜特徵參數,接著對於一種音節的多 個發音,依 DTW (dynamic time warping)匹配出的頻譜演進路徑作分群,各群建立一個 HMM,並記錄各音節發音的文依性資訊。在合成階段,首先依據文依性資訊挑選出輸 入文句各音節的 HMM模型,接著判定音節 HMM的各個狀態為無聲、或有聲,然後使 用音長 ANN模型及狀態平均音長來決定 HMM各狀態應該產生的音框數。除了前人提 出的MLE(maximum likelihood estimate)法,我們另外研究二種內插方法來產生各音框的 D...

閩南語語句基週軌跡產生: 兩種模型之混合與比較 (Min-Nan Sentence Pitch-contour Generation: Mixing and Comparison of Two Kinds of Models) [In Chinese]

仿趙氏音高尺度之基週軌跡正規化方法及其應用 (A Pitch-Contour Normalization Method Following Zhao's Pitch Scale and Its Application) [In Chinese]

最小變異數調變頻譜濾波器於強健性語音辨識之研究 (A Study of Minimum Variance Modulation Filter for Robust Speech Recognition) [In Chinese]

本論文所探討的是語音特徵強健性技術,藉此改善雜訊環境下語音辨識的效能。我們利 用原始最小變異數調變濾波器法設計的環境失真目標函數,應用至求取濾波器之最佳頻 率響應上,進而發展出兩種特徵時間序列濾波器求取演算法,分別為基於最小變異數準 則之最小平方頻譜擬合法 (MV-LSSF)及基於最小變異數準則之強度頻譜內插法 (MV-MSI)。在這兩種方法中,利用我們所求得的濾波器之最佳頻率響應取代原始最小 平方頻譜擬合法(LSSF)與強度頻譜內插法(MSI)中所使用的濾波器,來得到欲逼近的目 標功率頻譜密度。從 Aurora-2 連續數字資料庫的實驗結果證實,這兩種基於最小變異 數準之調變頻譜正規化法,在各種雜訊環境下都優於傳統的兩種調變頻譜正規化法,而 得到更佳的辨識精確度。與基礎實驗結果相比較,MV-LSSF 與MV-MSI 所達到之相對 錯誤降低率分別為在 55.41%與 51.20%,顯...

基於HNM 之國語音節信號的合成方法 (An HNM Based Method for Synthesizing Mandarin Syllable Signal) [In Chinese]

本文提出一個基於 HNM (Harmonic-plus-noise model) 的國語音節信號的合成方法,使 用此方法時,一種音節只需錄、存一遍發音,就可用以合成多種韻律特性的發音,並且 不易查覺出信號品質的衰退。在這個方法裡,一個欲合成的音節的音長,首先被分割成 它的組成音素的音長,依據原始和合成音節裡各音素的音長,可建造一個片斷線性的時 間對映函數,如此合成音節時間軸上的一個控制點,就可經由對映至原始音節上找出和 它對應的兩個音框。然後依據兩音框的 HNM參數作時間上的內差,再進一步在音色一 致性的條件下作基週軌跡調整的內差,來求得該控制點上的 HNM參數。當各個控制點 上的 HNM參數值都決定之後,就可使用我們重新公式化的 HNM合成公式,來計算出 各個信號樣本的值。接著我們作聽測實驗來評估合成語音的清晰度,初步結果顯示,本 文所提的 HNM擴充的方法所合成出的信號,非常清晰...