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统计参数语音合成中语音参数化方法研究
摘要
语音合成旨在通过计算机模拟自然人说话的声音并生成语音音频。在该领域中，语音参数化方法是广泛使用的技术，以压缩和提取语音信息并对语音质量进行保证。本文着重介绍和探讨了语音参数化方法在语音合成中的应用，包括基于频谱、基于声道模型的参数化方法以及基于深度学习的语音参数化方法。而统计参数语音合成则是基于语音参数化技术产生的新兴领域，本文也对其进行了简要介绍。
关键词：语音合成、语音参数化、频谱、声道模型、深度学习、统计参数语音合成
1.引言
语音合成是一项旨在创建计算机模拟自然人说话声音的技术，该技术可用于自然语言生成、自动语音识别、语音翻译和计算机辅助交互等领域。语音合成的发展已经走过了数十年，目前有许多成熟的、商业化的语音合成系统。这些系统的设计和构建涉及到多个技术领域，如信号处理、声学建模、语音识别等，其中语音参数化方法是很重要的一种技术。
语音参数化指将语音信号转换为一组数学参数的过程，这些参数可以是声谱、声道模型参数、梅尔倒谱系数等。传统的语音合成方法通常使用声道模型合成（VocalTractModel），这种方法需要精确定义声道模型并对其参数进行估计。这种方法计算成本很高，且容易受到噪声的干扰。频谱法的优点是生成图像更清晰，而且计算速度更快，但是它无法模拟人类语音声音的细节特征。
随着机器学习技术的进步，通过深度神经网络的训练可以有效地进行语音参数的自适应学习，因此基于深度学习的语音参数化方法近年来得到了许多研究和应用。而统计参数语音合成则将传统的语音参数化技术和基于深度学习的语音参数化技术相结合，可以更好地利用语音参数的信息，提高合成语音的自然度和质量。
本文着重介绍语音参数化方法在语音合成中的应用，包括基于频谱的参数化方法、基于声道模型的参数化方法以及基于深度学习的语音参数化方法。最后，我们简要介绍了统计参数语音合成的概念和应用。
2.基于频谱的参数化方法
在语音合成中，频谱被广泛用于语音参数化。主要过程是通过傅里叶变换将语音信号转化为频域信号，然后将各个频率的幅度与相位进行拆解，得到频域信号的谱系数。梅尔倒谱系数也是频域声学特征的一种表示方式，采用Mel滤波器组对频率进行滤波，来模拟人的听觉特性。
应用频谱方法的语音合成系统，最关键的一步是使用谱系数扫描器（spectralenvelopeestimator）来合成语音。该扫描器主要用于将谱系数转化为频率响应，然后用反傅里叶变换（inverseFouriertransform）将其转换回时域信号。然而，频谱方法仍然存在一些问题，例如，当语音信号包含噪声时，由于谱系数定位较低，所以无法很好地保留语音的若干细节信息。
3.基于声道模型的参数化方法
基于声道模型的语音参数化方法旨在将声道模拟成一个线性系统，其中频率响应由形状和长度决定。其中最常见的技术是线性预测编码（LPC），它将语音信号建模为一个全极谱（all-polespectrum）的滤波器，可用于提取语音信息并对其进行压缩。其中的全极谱指的是一个包含所有极点系数的频率响应，它可以转换为线性预测系数（LPCcoefficients）用于语音合成。
通过声道模型，基于LPC的语音参数化方法可以将语音信号压缩到几个关键的线性预测系数，从而节省空间和计算时间。另外，LPC方法还可以用于语音识别和话者识别，因为不同的话者具有不同的声道（resonant）特性。
4.基于深度学习的语音参数化方法
基于深度学习的语音参数化方法是最近出现的一种技术，其核心思想是使用神经网络自动提取语音信号的特征。这些特征可以是声谱包络，频率相位等。深度学习方法包括卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork），和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks），其中最常见的技术是流式自回归模型（LW-LFIA），该方法使用了一个可递归的神经网络来捕捉语音中的许多特性。
基于深度学习的语音参数化方法已经在语音合成领域中得到了广泛的应用。其主要优点是生成语音的质量稳定，无需多样本训练提取特征，具有良好的自适应性。缺点是训练需时间较长，出现少量的噪声时会导致语音失真。
5.统计参数语音合成
统计参数语音合成使用统计模型来决定语音声学单位如何组合，从而生成自然且可信的声音。这种方法可以是基于隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel）或者里层马尔科夫模型（GenerativeAdversarialNetworks）来模拟语音信号的特性。其中使用基于LPC的线性预测编码（LPC）方法通常作为声学特征输入。
与传统的参数合成技术相比，统计参数语音合成可以更准确地模拟语音信号，可能更自然且更接近真人语