基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

作者：杨辰雨; 朱立新; 凌震华; 戴礼荣

来源：清华大学学报(自然科学版), 2011, (09): 1276-1281.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2011.09.025

• 语音合成
• 自动韵律标注
• Viterbi解码
• 上下文相关隐Markov模型 speech synthesis
• automatic prosodic labeling
• Viterbi decoding algorithm
• context-dependent hidden Markov model

该文提出了一种基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法,以降低大语料库单元拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段:模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Markov model,HMM);标注阶段借助训练得到的模型采用Viterbi解码完成韵律短语自动标注。实验结果表明:该方法进行韵律短语边界标注时的F-score值达到77.64%,超过了人工标注时不同标注人员之间的一致性水平;另外该方法可以方便地增加待标注韵律属性,具有良好的扩展性。

• 出版日期2011
• 单位中国科学技术大学; 中国电子科技集团公司第二十八研究所