[發明專利]語音信號傳輸方法及系統有效
| 申請號: | 201310361783.1 | 申請日: | 2013-08-19 |
| 公開(公告)號: | CN103474067A | 公開(公告)日: | 2013-12-25 |
| 發明(設計)人: | 江源;周明;凌震華;何婷婷;胡國平;胡郁;劉慶峰 | 申請(專利權)人: | 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G10L15/26 | 分類號: | G10L15/26;G10L13/02;G10L19/00 |
| 代理公司: | 北京匯智勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11346 | 代理人: | 朱登河 |
| 地址: | 230088 安徽省合肥*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 語音 信號 傳輸 方法 系統 | ||
1.一種語音信號傳輸方法,其特征在于,包括:
確定待發送的連續語音信號對應的文本內容;
根據所述文本內容及所述連續語音信號確定各合成單元的語音合成參數模型;
拼接各合成單元的語音合成參數模型得到語音合成參數模型序列;
確定所述語音合成參數模型序列對應的序號串;
將所述序號串發送給接收端,以使所述接收端根據所述序號串恢復所述連續語音信號。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定待發送的連續語音信號對應的文本內容包括:
通過語音識別算法確定待發送的連續語音信號對應的文本內容;或者
通過人工標注的方式獲取待發送的連續語音信號對應的文本內容。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述文本內容及所述連續語音信號確定各合成單元的語音合成參數模型包括:
根據所述文本內容對所述連續語音信號進行語音片斷切分,得到各合成單元對應的語音片斷;
依次確定各合成單元對應的語音片斷的時長及初始語音合成參數模型,所述初始語音合成參數模型包括:初始基頻模型和初始頻譜模型,并得到對應所述連續語音信號的基頻模型序列和頻譜模型序列;
利用所述連續語音信號及所述基頻模型序列對各合成單元對應的初始基頻模型進行聯合優化,得到各合成單元的基頻模型;
利用所述連續語音信號及所述頻譜模型序列對各合成單元對應的初始頻譜模型進行聯合優化,得到各合成單元的頻譜模型。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述確定合成單元對應的初始基頻模型包括:
獲取所述合成單元對應的基頻二叉決策樹;
對所述合成單元進行文本解析,獲得所述合成單元的上下文信息;
根據所述上下文信息,在所述基頻二叉決策樹中進行路徑決策,得到對應的葉子節點;
將所述葉節點對應的基頻模型作為所述合成單元對應的初始基頻模型。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述確定合成單元對應的初始頻譜模型包括:
獲取所述合成單元對應的頻譜二叉決策樹;
對所述合成單元進行文本解析,獲得所述合成單元的上下文信息;
根據所述上下文信息,在所述頻譜二叉決策樹中進行路徑決策,得到對應的葉子節點;
將所述葉節點對應的頻譜模型作為所述合成單元對應的初始頻譜模型。
6.根據權利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:按以下方式構建所述合成單元對應的二叉決策樹:
獲取訓練數據;
從所述訓練數據中提取所述合成單元對應的語音片斷集合的合成參數,所述合成參數包括:基頻特征和頻譜特征;
根據所述合成參數對所述合成單元對應的二叉決策樹進行初始化;
從所述二叉決策樹的根節點開始,依次考察每個非葉節點;
如果當前考察節點需要分裂,則對當前考察節點進行分裂,并獲取分裂后的子節點及所述子節點對應的訓練數據;否則,將當前考察節點標記為葉節點;
當所有非葉節點考察完成后,得到所述合成單元的二叉決策樹。
7.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述利用所述連續語音信號及所述基頻模型序列對各合成單元對應的初始基頻模型進行聯合優化,得到各合成單元的基頻模型包括:
提取所述連續語音信號對應的原始基頻特征序列;
依次對各合成單元進行以下處理:
獲取所述合成單元對應的初始基頻模型及相關基頻模型集合,所述相關基頻模型集合包括所述合成單元對應的基頻二叉決策樹的全部或部分葉節點;
根據所述原始基頻特征序列從所述相關基頻模型集合中選擇所述初始基頻模型的優選模型;
將所述優選模型作為所述合成單元的基頻模型,并將所述優選模型替換所述基頻模型序列中對應的初始基頻模型。
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