發(fā)布時間：2018-02-27 15:28

  本文關鍵詞： 軟決策樹 藏語音合成 隱式馬爾可夫 最大熵 隸屬度　出處：《計算機工程與設計》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)的硬決策樹藏語音合成系統(tǒng)存在泛化性能不強的問題,設計改進一種二進制軟決策樹算法,實現(xiàn)基于語境因子的藏語音合成模型參數(shù)估計。內部節(jié)點根據(jù)子代節(jié)點隸屬度進行選取,每個節(jié)點可視為基于語境依賴隸屬度的模糊集合,將每個語境分配給幾個重疊的葉節(jié)點,提高模型概括和函數(shù)逼近性能;采用最大熵平滑分布進行局部一階矩和全局二階矩特征捕捉,實現(xiàn)隱式馬爾可夫(HMM)輸出概率分布的軟決策參數(shù)最大似然估計。仿真驗證結果表明,所提算法在滿足應用實時性要求的前提下,可有效提高藏語音合成效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor generalization performance in traditional hard decision tree Tibetan speech synthesis system, a binary soft decision tree algorithm is designed and improved. The parameter estimation of Tibetan speech synthesis model based on context factor is realized. Each node can be regarded as a fuzzy set based on context-dependent membership degree. Each context is assigned to several overlapping leaf nodes to improve the performance of model generalization and function approximation. The maximum likelihood estimation of the output probability distribution of implicit Markov HMMs is realized. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the performance of Tibetan speech synthesis.
【作者單位】： 西藏大學藏文信息技術研究中心;
【基金】：教育部人文社會科學研究青年基金項目(15YJC740063);教育部人文社會科學研究西藏基金項目(15XZJCZH001) 西藏大學青年科研培育基金項目(ZDPJZK1505);西藏大學珠峰學者人才發(fā)展支持計劃主體計劃“杰出青年學者”的自助 國家社會科學研究重大項目“基于地理信息平臺的藏語方言數(shù)據(jù)庫建設”(14ZDB101)之子課題“藏語方言時空數(shù)據(jù)庫建設”
【分類號】：TN912.33

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本文編號：1543240