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语音合成算法研究与FPGA实现的任务书
一、研究背景和意义
语音合成是指利用计算机技术，将文本信息转化为人类语音的过程。它是人机交互中十分重要的一环。语音合成在无障碍通信、智能交互、文本转语音读物等领域都有着广泛的应用。在智能家居、智能车载等场景中，语音合成也是必不可少的技术之一。
传统的语音合成技术主要基于规则、拟人化、联想等方法。但这些方法在表达自然度、输出效果等方面都存在着局限性。近年来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，基于神经网络的语音合成技术逐渐成为主流。这种技术在一定程度上解决了传统方法存在的问题，并使输出的语音更加自然。
本课题旨在研究基于神经网络的语音合成算法，探究其实现过程以及在FPGA上的实现方式，为语音合成技术的应用提供新的思路和方法。
二、研究内容和目标
本课题的研究内容主要包括以下方面：
1.基于神经网络的语音合成算法研究。研究神经网络在语音合成中的应用，探究各种模型的优缺点，并选择最具优势的模型进行深入研究。
2.语音合成算法实现过程研究。从语音合成算法的输入、处理、输出三个方面入手，探究算法各环节的实现方法，并尝试优化算法性能。
3.基于FPGA的语音合成实现。研究基于FPGA的语音合成实现方法，包括算法移植、硬件电路设计等方面，探究FPGA在语音合成应用中的优势和局限性。
本课题的研究目标主要包括：
1.研究出性能较佳的神经网络语音合成算法，提高语音合成的自然度和流畅度。
2.探究出高效、灵活的语音合成算法实现方法，提高语音合成的效率和速度。
3.实现基于FPGA的语音合成应用，为语音合成技术的应用提供新的途径和方法。
三、研究方法和步骤
1.研究神经网络语音合成算法，包括基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等的语音合成算法，并选择最优算法进行深入研究。
2.研究语音合成算法实现过程，包括语音合成的输入、处理、输出三个方面。调研并分析各种实现方案，探究最优实现方法，并尝试优化算法性能。
3.研究基于FPGA的语音合成实现方法，包括算法移植、硬件电路设计等方面。选择最佳移植方案，并设计适合FPGA的处理核心电路。
4.进行实际实验，测试算法的性能和实现效果。评估算法在各方面的优缺点，提供进一步优化的方向。
四、预期成果和时间安排
1.实现基于神经网络的语音合成算法，研究其应用效果，并在相关期刊和会议上发表相关论文。预计完成时间：4-6个月。
2.实现优化的语音合成算法实现方法，并在相关期刊和会议上发表相关论文。预计完成时间：2-4个月。
3.实现基于FPGA的语音合成应用，并在相关期刊和会议上发表相关论文。预计完成时间：6-8个月。
五、进度安排和经费预算
1.第一年：神经网络语音合成算法研究及实现。经费：14万元。
2.第二年：语音合成算法实现方法研究及优化。经费：10万元。
3.第三年：基于FPGA的语音合成应用实现。经费：18万元。
总经费：42万元。