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基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术研究
摘要：
语音合成技术是计算机应用领域中的一个重要研究方向，通过计算机对声音信号进行数学建模，生成与人类语音相似的合成语音。目前，基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术被广泛研究和应用，在语音合成领域得到了较为显著的成功。本文主要探讨了基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术的原理、方法及应用，旨在阐述该技术对语音合成领域的重要性及其未来的发展趋势。
关键词：语音合成；线谱；特征参数化；统计模型
一、前言
从机器翻译到语音合成，自然语言处理领域中的技术不断得到改善和创新，无疑这将深刻影响人类的交流方式。语音合成技术被广泛应用于听觉输出及语言学研究。传统的语音合成技术已经初步被广泛的商用。本文主要阐述了线谱对特征的参数化统计语音合成技术及其在语音合成领域的研究与应用。
二、相关概念
1.线谱
线谱（spectrogram）是指在时间轴上表示语音的声谱图，常用于分析声音中各频率成分的出现时刻及其强度。线谱可以采用短时傅里叶变换算法来得到。
2.特征参数化
特征参数化（featureparametrization）是指利用一系列算法将语音信号转化为一组描述语音信号重要特征的数学参数。特征参数化在语音合成、说话人识别等领域广泛应用。
3.统计模型
统计模型（statisticalmodel）是指在研究过程中对目标量的统计模型建立和应用，包括随机过程、决策树、最大似然等。
三、基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术原理
基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术主要是将语音信号进行数学建模，通过统计分析语音信号中的各个参数，来生成与人类语音相似的合成语音。其基本原理为：
1.提取语音信号的线谱特征；
2.对线谱特征进行特征参数化；
3.利用统计模型来训练语音合成器，从而实现合成语音的生成。
接下来，将从这三个方面进一步阐述该技术的原理及其关键技术要点。
1.线谱特征提取
在语音合成过程中，线谱是一种最基本的表示方法之一。线谱可以反映语音信号中在频率和时间上的变化规律。音波图像中，由于每个音素的发音特点不同，其频谱特征也不一样，因此可以通过提取线谱特征来区分不同的发音。
例如，对于英语单词“cat”，其三个音素/c/-/a/-/t/的谱图可以分别表示为图1、图2和图3所示。可以看到，不同的音素通过线谱图中频率和时间上的变化规律区分开来。
图1.英语单词“cat”中的音素/c/的频率谱
图2.英语单词“cat”中的音素/a/的频率谱
图3.英语单词“cat”中的音素/t/的频率谱
2.特征参数化
线谱特征提取后，需要将其转化为一组数学参数。在语音合成技术中，常用的特征参数化方法有：线性预测编码（linearpredictivecoding,LPC）、梅尔频率倒谱系数（mel-frequencycepstralcoefficients,MFCC）、高斯混合模型（Gaussianmixturemodel,GMM）等。
以MFCC为例，其主要步骤为：
1.将时间域的信号转换为频域的信号，得到FFT（快速傅里叶变换）系数。通常，只取其中前几个频率成分；
2.将得到的频谱图转化为Mel频率尺度。这是因为，人耳接收到的信号与频率并不是简单的线性关系，而是存在一定的非线性关系；
3.对转化后的Mel频率尺度进行倒谱变换，得到倒谱系数作为特征参数。
3.统计模型
采用线谱对特征的参数化方法建立语音合成模型时，同样需要采用某种统计方法进行建模，以实现音素与特征参数之间的映射关系，从而实现合成语音的生成。常用的统计模型方法有：最小二乘法（leastsquares，LS）、高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）、隐马尔可夫模型（hiddenMarkovmodel，HMM）等。
以GMM为例，其主要步骤为：
1.对训练集数据进行线谱对特征的参数化，得到一组特征值集合；
2.利用GMM来对特定音素的特征值空间进行拟合，学习该音素对应的概率密度函数；
3.在语音合成时，根据输入的音素序列，以及概率密度函数生成的随机数，得到一组特征参数作为输入，从而得到相应的语音信号。
四、应用现状与发展趋势
在语音合成领域中，基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术已经得到了广泛的应用。该技术可以用于交互式语音系统、人机交互中的语音合成等领域，已经取得了不少成果。例如，2010年，日本NTTDOCOMO研究团队在基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术上进行优化，成功实现了非常自然的合成语音输出。
然而，针对该技术仍然存在一些局限性。例如，语音合成器仍然存在较高的误识率，需要进一步提高其识别准确率；另外，在与大规模交互式系统中使用时，其合成速度及质量也需要进一步优化。
总的来说，基于线谱对特征的参数化统计语音合成技术在语音合成