深入探索AI文生语音技术的奥秘：从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析1.语音合成任务简介1.1.语音与文本对比语音来说，NLP技术在深度学习中更为普及。在介绍语音合成任务前，我们先来了解语音这一模态的特点，并将其与文本模态对比。文本模态语音模态表现方式

目录1.GMMHMM参数的学习2.GMM概率计算3.具体训练流程4.三音素模型6.三音素GMM-HMM模型训练7.串接HMM的Viterbi识别1.GMMHMM参数的学习GMM-->声学模型声学特征与音素的映射关系HMM-->语言模型已经直到发音决绝如何得到正确的文本一个发硬会对应多个文本哪种文

预：声乐原理歌声都有什么谐波：歌声中的主要部分，其中的基频决定声音的音高，主要是声带的振动。噪波：歌声的其它部分，没有特定的音高，主要是气流的摩擦。泛音：谐波的一部分，频率是基频的整数倍，决定音色。共振峰：泛音中能量大的一部分，男性集中在较低频率，女性频率较高。胸腔共鸣：频率最低

开伴奏调歌更好定位情感，也可以放着原唱调分割选中序列可以在一个音轨上使用多个声库（SynthV音符组同理）XSY：惊讶、但不好开始标记要标好，每次新工程设置演唱风格十二参数VEL：越小辅音越长，越大辅音越短。后一个音辅音长会吞前一个音，对单元音没有效果。单用音素切出来是一个道理。节

第01课声乐歌声基本概念谐波和噪波谐波：基频决定声音的音高噪波：没有特定音高的部分泛音频率是基频的整数倍基频只有音高，泛音决定音色共振峰歌手声音从伴奏中透出来，男低女高共鸣胸腔共鸣：最低位，决定基频能量，浑厚稳重；不能太强口腔共鸣：中频泛音，决定咬字、口型

人与人交往中，说话表达是最基本的能力和方式，可世界上有很多人，却「有口难言」。「失语症」中，由中风引起的最为常见。他们的声音无法传达，他们的诉求不为人所知，他们遭受着社交孤立，他们的沉默震耳欲聋。每一个因中风而失语之人，无不渴望恢复完全、自然的交流能力，尽管目前全世界范围内

DuTa-VC:一种具有扩散概率模型的时长感知典型到非典型语音转换方法摘要我们提出了一种新颖的典型到非典型语音转换方法（DuTa-VC），它具有以下特点：（i）可以使用非平行数据进行训练，（ii）首次引入了扩散概率模型，（iii）保留了目标说话者的身份，（iv）了解目标说话者的音素持续时间。DuTa-VC由三个部分

引言在生活的每一刻，人类语言都在我们周围涌动，就像一条永不停息的河流。我们使用它来表达情感、传达思想、建立联系。但人类语言与动物语言有何不同？为了回答这个问题，我深入探索了人类语言与动物语言之间的独特差异，发现了一系列迷人的特点。二层性：语言的双重节奏人类语言的二层性

GMM-HMM：包含3个状态，每个状态由一个GMM混合高斯分布(u，D，pi)，每个混合高斯分布包含pi个高斯函数 单个因素的训练过程trainging训练阶段：1.每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X，2.还要分别确定MFCC序列X里哪些序列属

在语音交互领域，语音合成是重要的一环，其技术也在不断发展。近年来，人们对情感合成的兴趣和需求越来越高。情感语音合成会让机器如真人一样和我们交流，它可以用愤怒的声音、开心

判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA

原文网址：http://www.tingclass.net/show-242-465038-1.html?gfh随着英语的普及，英语也成为一门很重要的外语学科，我们虽然平日里都在学习英语，但是有多少同学真正了解英语呢?

title:Class1语音识别综述excerpt:hands-freetags:[语音识别,ASR]categories:[学习,语音识别]index_img:https://picture-store-repository.oss-cn-hangzhou

title:Class5基于GMM-HMM的语音识别系统excerpt:hands-freetags:[语音识别,ASR,HMM,Viterbi,孤立词,单音素,三音素,决策树,状态绑定]categories:[学习,

HCLG.fst由四部分构成1.G：语言模型WFST，输入输出符号相同，实际是一个WFSA（acceptor接受机），为了方便与其它三个WFST进行操作，将其视为一个输入输出相同的WFST。2.L：发音词典WFS

HiddenMarkovModel（HMM）X是输入语音序列，Y是输出文字，我们的目标是穷举所有可能的Y，找到一个P(Y|X)最大化。这个过程叫作解码。根据贝叶斯定律，我们可以把它变成P(X|Y

参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1667812287459301608&wfr=spider&for=pc   大家好，今天我们一起来学习下音节的相关内容，本文涉及到了音节的定义，如何划分