基于深度学习的语音合成与转换技术研究
摘 要
随着人工智能技术的飞速发展，语音合成与转换技术已成为人机交互领域的重要研究方向。传统的语音合成方法受限于模型复杂度和数据规模，难以满足实际应用中的多样性和自然度要求。本研究全面概述了深度学习语音合成技术的发展历程，并深入探讨了深度学习在语音合成中的应用。基于序列到序列模型架构，本研究分析了注意力机制在语音合成中的关键作用，并设计了端到端的语音合成系统。在语音转换方面，本研究重点研究了声学特征提取与表示方法、说话人特征建模与转换策略，以及情感语音生成技术。为了提升深度学习语音合成系统的性能，本研究还提出了模型训练效率提升方法和合成语音质量评估体系。
关键词：语音合成 深度学习 情感表达 风格迁移
Abstract
With the rapid development of artificial intelligence technology, speech synthesis and conversion technology has become an important research direction in the field of human-computer interaction. Traditional speech synthesis methods are limited by model complexity and data scale, which are difficult to meet the requirements of diversity and naturality in practical applications. This study provides a comprehensive overview of the development of deep learning speech synthesis technology and explores the application of deep learning in speech synthesis. Based on the sequence-to-sequence model architecture, this study analyzes the key role of the attention mechanism in speech synthesis, and designs an end-to-end speech synthesis system. In speech conversion, this study focuses on acoustic feature extraction and representation methods, speaker feature modeling and transformation strategies, and emotional speech generation techniques. In order to improve the performance of the deep learning speech synthesis system, this research also proposes the model training efficiency improvement method and the synthetic speech quality evaluation system.
Keywords:Speech synthesis deep learning emotional ex pression and style transfer
目 录
1 引言 1
2 深度学习语音合成技术概述 1
2.1 语音合成技术的发展历程 1
2.2 深度学习在语音合成中的应用 2
3 基于深度学习的语音合成模型 2
3.1 序列到序列模型架构分析 2
3.2 注意力机制在语音合成中的作用 3
3.3 端到端语音合成系统设计 3
4 语音转换技术的关键问题研究 4
4.1 声学特征提取与表示方法 4
4.2 说话人特征建模与转换策略 4
4.3 情感语音生成技术研究 5
5 深度学习语音合成系统的优化与应用 5
5.1 模型训练效率提升方法 5
4.2 合成语音质量评估体系构建 6
4.3 实际应用场景与效果分析 6
6 结论 7
致 谢 8
参考文献 9
摘 要
随着人工智能技术的飞速发展，语音合成与转换技术已成为人机交互领域的重要研究方向。传统的语音合成方法受限于模型复杂度和数据规模，难以满足实际应用中的多样性和自然度要求。本研究全面概述了深度学习语音合成技术的发展历程，并深入探讨了深度学习在语音合成中的应用。基于序列到序列模型架构，本研究分析了注意力机制在语音合成中的关键作用，并设计了端到端的语音合成系统。在语音转换方面，本研究重点研究了声学特征提取与表示方法、说话人特征建模与转换策略，以及情感语音生成技术。为了提升深度学习语音合成系统的性能，本研究还提出了模型训练效率提升方法和合成语音质量评估体系。
关键词：语音合成 深度学习 情感表达 风格迁移
Abstract
With the rapid development of artificial intelligence technology, speech synthesis and conversion technology has become an important research direction in the field of human-computer interaction. Traditional speech synthesis methods are limited by model complexity and data scale, which are difficult to meet the requirements of diversity and naturality in practical applications. This study provides a comprehensive overview of the development of deep learning speech synthesis technology and explores the application of deep learning in speech synthesis. Based on the sequence-to-sequence model architecture, this study analyzes the key role of the attention mechanism in speech synthesis, and designs an end-to-end speech synthesis system. In speech conversion, this study focuses on acoustic feature extraction and representation methods, speaker feature modeling and transformation strategies, and emotional speech generation techniques. In order to improve the performance of the deep learning speech synthesis system, this research also proposes the model training efficiency improvement method and the synthetic speech quality evaluation system.
Keywords:Speech synthesis deep learning emotional ex pression and style transfer
目 录
1 引言 1
2 深度学习语音合成技术概述 1
2.1 语音合成技术的发展历程 1
2.2 深度学习在语音合成中的应用 2
3 基于深度学习的语音合成模型 2
3.1 序列到序列模型架构分析 2
3.2 注意力机制在语音合成中的作用 3
3.3 端到端语音合成系统设计 3
4 语音转换技术的关键问题研究 4
4.1 声学特征提取与表示方法 4
4.2 说话人特征建模与转换策略 4
4.3 情感语音生成技术研究 5
5 深度学习语音合成系统的优化与应用 5
5.1 模型训练效率提升方法 5
4.2 合成语音质量评估体系构建 6
4.3 实际应用场景与效果分析 6
6 结论 7
致 谢 8
参考文献 9
