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基于可训练文语转换系统的韵律模型优化的开题报告
一、研究背景及意义
文语转换是自然语言处理中的一个研究领域，它是将一种自然语言文本转换为另一种自然语言文本的过程，常用于机器翻译、语音合成等领域。韵律模型是文语转换中的一个重要组成部分，它能够为语音合成提供音调、音位时长等方面的信息。
现有的韵律模型大多是基于固定规则设计的，这种方法的缺陷在于无法自适应地调整规则以适应不同的语料库和语种。另外，利用深度学习技术构建的韵律模型可以更好地学习语音的声学特征，从而提高语音合成的质量。
因此，本研究打算利用基于Transformer的可训练文语转换系统，结合深度学习技术，设计一种韵律模型并优化该模型的性能，以提高语音合成的质量。
二、研究内容
1.设计基于Transformer的韵律模型。
2.借鉴注意力机制的思想，将模型的输出与输入相关的键值对进行对齐，实现对音调与音位时长的预测。
3.利用多种数据增强技术对模型进行训练，包括但不限于逆序、随机删除等，以提高模型的泛化能力。
4.对模型进行定性、定量的评估，并与其他韵律模型进行比较，验证所设计的模型的优越性。
三、研究方法
1.建立基于Transformer的韵律模型，并针对不同语种的语料库进行训练。
2.利用多种数据增强技术对模型进行训练，并充分挖掘训练集中的语音、文本等方面的信息。
3.利用科学的实验设计方法对模型进行定性、定量的评估，包括但不限于主观评价与客观评价两种方法。
4.对模型进行优化，包括但不限于参数调整、结构优化等方面。
四、预期成果
1.建立基于Transformer的韵律模型，具有较好的韵律预测能力和泛化能力。
2.提出多种数据增强技术，对模型进行训练，以提高模型的泛化能力。
3.模型可以在多种语种的语音合成中得到应用，提高语音合成的质量。
4.实验结果表明所设计的模型在定性、定量评估中优于其他韵律模型。
五、可行性分析
1.目前已有较多关于Transformer的研究，相应的技术已比较成熟。
2.可利用已有的语料库或者开源库进行训练，不需要维护大量的数据。
3.不同于传统的韵律模型，本研究选用深度学习技术，可以更好地学习语音的声学特征，从而能够提高语音合成的质量。
六、研究计划
第一年：阅读相关文献，并对Transformer及韵律模型有更深入的了解；搭建语音合成实验平台并搜集语料库；设计并训练基于Transformer的韵律模型，初步评估模型的性能。
第二年：进一步完善所设计的韵律模型，优化模型结构、参数等，将其应用于多种语种的语音合成中；利用多种数据增强技术对模型进行训练，提高模型的泛化能力。
第三年：对模型进行定性、定量的评估，并将所设计的模型与其他韵律模型进行比较；总结研究成果，撰写学位论文。