数据挖掘在汉语韵律变化学习中的应用研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文数据挖掘在汉语韵律变化学习中的应用研究姓名：何旻申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：梁青2002.7.1!!!型兰垫查奎兰堡圭兰焦鲨壅墼塑丝塑垄坚至塑堡壅些堂翌皇竺壁旦!!墨摘要韵律生成模块是文语转换系统中的重要组成部分。传统的基于规则的韵律生成方法复杂费时，并且不能保证全筐的描述韵律的变化规律，不能满足高自然度、高清晰度语音合成系统的需要。随着语音合成问题研究的深入，建立的韵律数据库越来越庞大和完善，如果能有效提取韵律数据库中蕴含的知识，就可以建立满足合成要求的韵律模型。因此韵律特征的建模问题可以看作一个数据挖掘的问题。本文在总结目前数据挖掘

2、技术在语音合成方面的相关工作的基础上，采用神经网络来学习汉语二字词的基频变化规律，分别用BP网络和RBF网络建立了基频特征模型，对两种方法得到的结果作了比较和分析；并采用了“一般假说自动生成法”对语境参数进行选择以降低模型的复杂度，简化输入参数后，模型的精度有了进一步的提高。从结果看，建立的模型能够比较精确的预测出二字词的基频变化，取得『’比较好的效果。关键词韵律，数据挖掘，语音合成!堕型兰垫查查堂塑主堂竺堡苎!堕丝塑垄堡堡塑堡奎些兰曼主塑生旦i!堕AbstractTheprosodygenerationmodelisanimportantpartof’fext-to．Speechsys

3、tem．Theconventionalmethodisgeneratingprosodybasedonrules．Butitisdifficulttogetrulesthatdescribeallfeaturesofprosody．Sothismethodcan’tsatisfytheneedsofsynthesizinghighqualityspeechWiththedevelopmentofthestudyofthespeechsynthesis，thedatabaseofprosodybecomesmoreandmorelargeandabundant．Soifweextractk

4、nowledgeformdatabaseeffectively,wecanbuildaprosodicmodelthatmeetsourneeds．ThustheprocessofbuildingprosodicmodelisaprocessofdataminingBasedontherelatedworksofdataminingtechnologyonspeechsynthesis，anRNNwastrainedtolearnthechanginglawoffundamentalfi-equencyofChinesetwo—wordphrase．BothBPnetworkandRBF

5、networkwasusedtobuildthemodel．Theresultsofthesetwokindsofwaywerecomparedandanalyzed．Toimprovetheprecisionofthemodelamethodnamed“GUHA”wasusedtoselectinputvariable．TheresultshowsthatthemodelisoptimizedandcanpredictthechangeoffundamentalfrequencyquitepreciselyKeywords：prosody，datamining，speechsynthe

6、sis致群78S73谢。首先，我要感谢所有培养过我的老师们，他们的言传身教，深深的影响了我，在科大三年的读研生活会令我受益终生。感谢我的导师梁青，在我读研期间，给予了悉心的指导，他认真的工作态度和对我的关心，给了我大的鼓励和鞭策。感谢朱明老师，在百忙中给了我不少热心的指点，对我论文工作的完成起到了很大的帮助。感谢科大人机语音通信实验室的程高鹏、胡郁等同学，没有他们提供的数据和热心的帮助，我的论文也不可能顺利完成。感谢我的同学周烽、全钟华、林世隆、程俊，在完成论文的过程中，与他们的讨论令我获得了许多灵感，并避免了一些错误。感谢所有和我一起学习、生活了三年的同学们，使我在校的时光满是美好的回

7、忆。感谢我的父母，不管我遇到什么困难，总能感觉到他们在身后默默的支持。主塑型堂垫查盔堂堡主兰垡堡奎墼塑丝塑垄堡受塑堡壅些兰翌±盟生旦!!堑第一章绪论§1．1课题背景随着计算机与网络技术的普及，人们对人工合成的语音的需求也越来越多。以语音合成技术开发出的软件产品，在社会的各个领域都有十分广泛的应用前景，例如；基于个人电脑的办公、学习和娱乐软件，智能电话声讯服务系统，政府部门的公共信息发布，工商、交通等服务部门的实时查询服务等等。语音合