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基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京100022
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(60375007);北京市自然科学基金项目(4061001).
中文摘要:

为了解决可视语音合成中语音与口型多对多的对应关系,本文提出基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成,该模型有效结合了语音和口型的上下文相关性,解决了语音与口型多对多的对应问题,合成出了准确率高、连贯、自然的口型序列,该方法具有完全自动化的特点。

英文摘要:

In order to solve the problem of many to many mapping between speech and lip in visual speech synthesis, this paper proposed a method based on two-level HMM for visual speech synthesis, which combined the context of audio and mouth effectively, solved many to many correspondence between audio and mouth, synthesized accurate, coherent and natural mouth sequence. And this way is also roboticized completely.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924