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中文摘要：
高表现力的语音合成是人机交互领域的一个重要研究课题。本研究起始于由文本内容表达所确定的语音表现力的描述，重点研究了表现力语音声学特征的建模与转换。主要研究成果如下 1．抽取了描述信息表达模式的文本表现力特征集（ETFS），提出了一种基于文本表现力特征表示文本表现力的方法。采用三维PAD情感模型量化描述文本的表现力特征。定义了一套对话活动的D值和关键概念的（P,A）值的标注规则标注了韵律词级和语句级的表现力特征。 2．提出并建立了一种表现力声学特征预测模型（EAPM）。利用非线性回归获得模型，通过文本表现力特征的D值和（P,A）值预测表现力声学特征的变化率。实验结果表明，该模型输出的声学特征有效描述了语音的表现力。 3．提出一种基于合成分析法建立表现力声学特征叠加模型（EASM）的方法。利用支持向量回归建立模型，采用合成分析法，利用模型的预测误差迭代优化模型参数。 4．在歌词到歌曲的转换、情感语音合成、方言的韵律转换和语音信号处理等方面展开了研究，提出了基于五度字调模型的方言语音韵律转换方法，利用GMM建立了语音的频谱模型，采用CS理论实现语音增强，利用FPGA实现了语图仪。
结论摘要：
英文主题词Semantic Prior; Expressivity;Speech Synthesis, Text-to-Speech Synthesis; Expressive Model
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