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[導(dǎo)讀]語音合成的理論基礎(chǔ)是語音生成的數(shù)學(xué)模型。該模型語音生成過程是在激勵(lì)信號(hào)的激勵(lì)下,聲波經(jīng)諧振腔(聲道),由嘴或鼻輻射聲波。因此,聲道參數(shù)、聲道諧振特性一直是研究的重點(diǎn)。

語音合成的理論基礎(chǔ)是語音生成的數(shù)學(xué)模型。該模型語音生成過程是在激勵(lì)信號(hào)的激勵(lì)下,聲波經(jīng)諧振腔(聲道),由嘴或鼻輻射聲波。因此,聲道參數(shù)、聲道諧振特性一直是研究的重點(diǎn)。習(xí)慣上,把聲道傳輸頻率響應(yīng)上的極點(diǎn)稱之為共振峰,而語音的共振峰頻率(極點(diǎn)頻率)的分布特性決定著該語音的音色。音色各異的語音具有不同的共振峰模式,因此,以每個(gè)共振峰頻率及其帶寬作為參數(shù),可以構(gòu)成共振峰濾波器。再用若干個(gè)這種濾波器的組合來模擬聲道的傳輸特性(頻率響應(yīng)),對(duì)激勵(lì)源發(fā)出的信號(hào)進(jìn)行調(diào)制,再經(jīng)過輻射模型就可以得到合成語音。這就是共振峰合成技術(shù)的基本原理。基于共振峰的理論有以下三種實(shí)用模型。級(jí)聯(lián)模型在該模型中,聲道被認(rèn)為是一組串聯(lián)的二階諧振器。該模型主要用于絕大部分元音的合成。

并聯(lián)模型許多研究者認(rèn)為,對(duì)于鼻化元音等非一般元音以及大部分輔音,上述級(jí)聯(lián)型模型不能很好地加以描述和模擬,因此,構(gòu)筑和產(chǎn)生了并聯(lián)型共振峰模型。

混合模型在級(jí)聯(lián)型共振峰合成模型中,共振峰濾波器首尾相接;而在并聯(lián)型模型中,輸入信號(hào)先分別通過幅度調(diào)節(jié)再加到每一個(gè)共振峰濾波器上,然后將各路的輸出疊加起來。將兩者比較,對(duì)于合成聲源位于聲道末端的語音(大多數(shù)的元音),級(jí)聯(lián)型合乎語音產(chǎn)生的聲學(xué)理論,并且無需為每一個(gè)濾波器分設(shè)幅度調(diào)節(jié);而對(duì)于合成聲源位于聲道中間的語音(大多數(shù)清擦音和塞音),并聯(lián)型則比較合適,但是其幅度調(diào)節(jié)很復(fù)雜?;诖朔N考慮,人們將兩者結(jié)合在一起,提出了混和型共振峰模型。共振峰模型是基于對(duì)聲道的一種比較準(zhǔn)確的模擬,因而可以合成出自然度比較高的語音,另外由于共振峰參數(shù)有著明確的物理意義,直接對(duì)應(yīng)于聲道參數(shù),因此,可以容易利用共振峰描述自然語流中的各種現(xiàn)象,并且總結(jié)聲學(xué)規(guī)則,最終用于共振峰合成系統(tǒng)。但是,人們同時(shí)也發(fā)現(xiàn)該技術(shù)有明顯的弱點(diǎn)。首先由于它是建立在對(duì)聲道的模擬上,因此,對(duì)于聲道模型的不精確勢必會(huì)影響其合成質(zhì)量。另外,實(shí)際工作表明,共振峰模型雖然描述了語音中最基本最主要的部分,但并不能表征影響語音自然度的其他許多細(xì)微的語音成分,從而影響了合成語音的自然度。另外,共振峰合成器控制十分復(fù)雜,對(duì)于一個(gè)好的合成器來說,其控制參數(shù)往往達(dá)到幾十個(gè),實(shí)現(xiàn)起來十分困難?;谶@些原因,研究者繼續(xù)尋求和發(fā)現(xiàn)其他新的合成技術(shù)。人們從波形的直接錄制和播放得到啟發(fā),提出了基于波形拼接的合成技術(shù),LPC合成技術(shù)和PSOLA合成技術(shù)是其中的代表。與共振峰合成技術(shù)不同,波形拼接合成是基于對(duì)錄制的合成基元的波形進(jìn)行拼接,而不是基于對(duì)發(fā)聲過程的模擬。

作為一種有調(diào)語言,漢語韻律特征非常復(fù)雜。古漢語的平仄以及現(xiàn)代漢語拼音,對(duì)于同樣一個(gè)音節(jié),出現(xiàn)在不同的環(huán)境下,其韻律參數(shù)都是各不相同的。用有限的存儲(chǔ)單元存儲(chǔ)基本漢語基本語音單元,進(jìn)而從有限的存儲(chǔ)單元中合成出無限詞匯,組成連續(xù)漢語語句。必須在一定的韻律規(guī)則下對(duì)音庫單元的韻律參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,以得到符合當(dāng)前語言環(huán)境的語音庫單元。語音合成器用來完成這種功能。中文語音合成系統(tǒng)在DSP下實(shí)現(xiàn)時(shí),除清晰度,能懂度和自然度外,還要求合成算法具有較低的運(yùn)算復(fù)雜度,盡量小的語音庫以減少對(duì)有限存儲(chǔ)空間的占用程度。

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