一、语音合成技术的原理 1.文本分析 语音合成技术首先需要对输入的文本进行分析。文本分析过程包括分词、词性标注、句法分析等。分析结果将为后续的声学建模提供基础。 2.声学建模 在语音合成过程中,声学模型是一个重要的组成部分。声学模型通过训练音频数据,学习语音的声学特征和模式,以便根据文本生成相应的语音。常用的...
答:语音合成技术的基本原理:人在发岀声 音前,进过一段大脑的高级神经活动,即 先有一个说话的意向,然后围绕这个意向 生成一些列相关的概念,最后将这些概念 组织称语句发音输岀。常用的语音合成技 术主要有:共振峰合成、LPC合成、PSOLA拼 接合成和LMA声道模型技术。 语音合成 技术的应用领域:(1)人机对话;(2)电...
语音合成的技术原理可以分为两个主要步骤:文本处理和音频合成。 5.文本处理:在文本处理阶段,文本被转换成一系列的语音单元,例如音素、音节或音段。这些语音单元是语音的基本单位,用于生成最终的语音。 6.音频合成:在音频合成阶段,将文本中的每个语音单元与相应的音频片段匹配。音频片段通常是由真实语音样本组成的数据...
在语音合成中,合成方式分为非流式合成和流式合成。非流式合成是一次性传入文本,一次性返回合成的音频;而流式合成则是在文本传输给TTS时,TTS会分段传回合成的音频,这样可以减少语音合成的等待时间,在播报的同时也在合成,无需等到整段音频合成完成再进行播放。因此,实时率是衡量语音合成时间的一个指标。实时率等于文...
二、技术原理基于语言模型的语音识别和语音合成技术主要采用了深度学习算法。深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的算法,通过多层神经网络对输入数据进行特征提取和学习,最终实现将文本或命令转化为语音信号的功能。在语音识别方面,基于语言模型的深度学习算法主要包含Attention-based Encoder-Decoder以及引入预测网络的Transducer...
其主要原理基于机器学习和自然语言处理技术。首先,需要对待合成的文本进行分析。传统的语音合成技术依赖于规则,需要手动编写很多规则来实现语音的生成,但是这种方法往往无法达到自然流畅的效果。现代的技术则更倾向于使用深度学习网络模型,通过大量的语音数据进行训练,实现从文本到声音的转换。 其中,深度学习模型中最常用的...
语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造声音的技术。它将计算机自己产生的或外部输入的文字信息转变为人类听得懂的、流利的口语进行输出的技术。 根据百度AI开发平台(百度大脑),语音识别(ASR)应用在但不限于如下场景: 1、手机应用语音输入:将语音实时识别为文字,适用于语音聊天、语音输入、语音搜索、语音下单、语音...
一、语音合成技术的实现原理 语音合成技术的实现原理主要分为两大类:联接法和参数法。 联接法是指将语音单位基元(如音素)连接起来,形成自然语言。语音合成系统中通常使用的基元是音素,因为音素是语音信号中能够和语音表达联系的最小单位,是最基本的发音单元。 音素联接的实现方式通常有两种:拼接和重叠加叠。拼接就是...
语音合成技术是指通过计算机将音频信号转换成人类可听的语音信号的技术。在智能交通系统中,语音合成技术主要用于提供实时的路况信息,例如路况监控、交通流量统计、路况预测等。 2.2 技术原理介绍 基于语音合成的智能交通系统通常采用深度学习算法,将语音信号转换为文本信息。具体来说,该算法需要从大量的语音数据中学习语言模...