基于DIVA模型的中英文发音方法研究.pdf

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3、南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作Ｔ明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。政於蝴研巧生签名：雖日期；長南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可化保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可レッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可Ｗ采用影印、缩印或扫描等一复制手段保存、茫编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文

4、的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。之义？个研究生签名；拥衫导师签名；作Ｖ日期：ResearchonthePronunciationMethodinBothChineseandEnglishBasedonDIVAModelThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterByChenHongHuSupervisor:Prof.ZhangShaoBaiMarch20

5、15摘要具有语音生成和获取能力的DIVA(DirectionsIntoVelocitiesofArticulators)模型是以英文的29个基本音素为研究对象的神经计算模型，但这样会使模型不能适应于其他的语言，具有一定的局限性。本文研究的目的是将该模型的理论扩展至其他语种，如相较英文更为复杂的中文发音。由于中英文的音素数目和发音脑机制均相差甚远，原有的模型只适用于英语者的脑机制，只能对英语元音进行发音，且原始的学习训练算法不能很好地识别中文发音，故本文在原始模型的基础上进行改进使之适用于中文发音。本文首先简述了DIVA模型的基本原理和两个

6、学习阶段，探讨了汉语复合元音的声学特性，并展示其共振峰频率走势图。在已知英文辅音/r/与/l/的辨别结论以及英文元音听觉感知空间理论的基础上，深入研究中文元音的发音及感知空间。在模型发出汉语单元音的基础上，通过改进DIVA模型的训练学习算法，调整训练参数，结合隐马尔可夫和神经网络的混合模型以及共振峰提取方法(LinearPredictionandMelFrequencyCepstrumCoefficient,LPMCC)研究DIVA模型中汉语复合元音的发音。最终证明了改进后的DIVA模型在英文元音发音的基础上不仅可以学习中文单元音，而且也

7、适用于中文复合元音的发音。本文的研究为今后应用DIVA模型进行汉语语音生成与获取奠定了良好的基础，未来还可将其拓展至汉语所独有的发音（如辅音/zh/、/ch/、/sh/等）。关键词：DIVA模型，复合元音发音，隐马尔可夫模型，神经网络，LPMCCIAbstractDIVA(DirectionsIntoVelocitiesofArticulators)modelisNeuralcomputingmodel,withspeechproductionandacquisitioncapability,takes29basicphonemesinE

8、nglishasresearchbackground.However,itmakesthemodelnotadapttootherlanguagesandthenbringslimitatio