用小波变换估计声门闭合时刻(GCI)较准确地检测语音的基音周期;由GCI信息进行基音同步和样本选择的多脉冲线性预测分析,较好地估计和分离声道和激励参数,从而可用较小的存储量高质量地保存语音信息;合成基元采用音节,且一个音节采用多个模板,每个模板的内容包括该音节的LPC参数,GCI及其上下文信息;根据GCI检测到的基音频率随时间的变化(基频轮廓),运用分析合成的方法提取藤崎模型的各项参数,在大量分析的基础上,归纳出有关的规则,再按规则生成音节的调命令和短语命令,用藤崎模型生成汉语成句的音频轮廓;根据此基频轮廓和上下文的语音信息,选择合适的音节参数,并作少量的调查,送入合成器成出较自然的连续语音。
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数据更新时间:2023-05-31
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