统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法研究的任务书.docx

统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法研究的任务书
任务书
研究目的和意义：
语音合成是一种重要的语音技术，已经被广泛应用于人机交互，语音导航，教育培训，智能机器人等领域。语音合成技术可分为基于统计参数和基于规则的两种方法，其中，基于统计参数的方法是目前语音合成技术的主要方向。
频谱模型是语音合成技术中的一种重要模型，其作用是将输入的文本转换为语音信号，因此，频谱建模及生成方法的研究对于提高语音合成的质量和效果具有重要意义。目前，频谱建模及生成方法的研究已取得了一定进展，但仍存在一些问题需要进一步深入研究。
本次研究旨在综述现有的统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法，并提出一些需要进一步研究的问题，以期为进一步提高语音合成的质量和效果提供参考。
研究内容：
1.综述现有的统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法，并分析其优缺点。
2.探讨频谱模型中的参数选择问题，包括模型的阶数、窗长、时域偏移等问题。
3.研究重建算法，提高语音合成的频谱质量，包括线性预测编码(LPC)、线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)等方法，并分析其优缺点。
4.探索多语言语音合成中的频谱建模及生成方法，以提高语音合成的普适性和稳定性。
5.基于深度学习的频谱建模及生成方法，包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、门控循环单元(GRU)等方法，并分析其优缺点。
6.最后，提出未来研究的方向和重点，探讨语音合成的趋势和发展方向。
研究方法：
本次研究采用综述和归纳法的方法，结合实例分析，梳理现有的统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法的研究成果，以全面了解其优缺点、适用范围和发展趋势，并提出一些需要进一步研究的问题。
预期成果：
本次研究将通过系统、全面地总结现有的统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法，并提出未来的研究方向和重点，以期为语音合成的进一步发展提供参考。预计得到以下成果：
1.系统地梳理了现有的统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法，并分析其优缺点。
2.探讨了参数选择问题，并提出一些改进方法。
3.给出了在跨语种语音合成方面的建议。
4.基于深度学习的频谱建模及生成方法的探索。
5.最后，提出未来研究的方向和重点。
时间安排：
本次研究的时间预计为3个月。
第1-2周：阅读相关文献资料，确定研究方向。
第3-6周：深入研究统计参数语音合成中的频谱建模及生成方法。
第7-10周：开始撰写研究论文，并逐渐形成初稿。
第11-12周：对论文进行修改和完善，最终完成任务。
经费预算：
本次研究主要经费用于购买相关文献和计算机硬件设备。预计需要经费人民币8000元左右。
参考文献：
1.Black,A.W.,&Taylor,P.(1997).TheFestivalspeechsynthesissystem.HandBookofStandardsandResourcesforSpokenLanguageSystems,245-264.
2.Black,A.W.,Hunt,A.,McKinlay,A.,&Richmond,K.(2003).Unitselectioninaconcatenativespeechsynthesissystemusingalargespeechdatabase.ComputerSpeech&Language,17(3),207-228.
3.Moulines,E.,&Charpentier,F.(1990).Pitch-synchronouswaveformprocessingtechniquesfortext-to-speechsynthesisusingdiphones.Speechcommunication,9(5-6),453-467.
4.Klatt,D.H.(1980).Softwareforacascade/parallelformantsynthesizer.TheJournaloftheAcousticalSocietyofAmerica,67(3),971-995.
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