简介：情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向，糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识，可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域，能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合，为实现以人为本，具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征，分析声学特征与情感联系；语音合成的主要工作是建立情感转换模型，利用情感转换模型实现合成。

简介：规则合成系统存储的是较小的语音单位(如音素、双音素、半音节或音节)的声学参数,对所有合成单元的语音进行分析,这种合成方式多以音节、半音节或音素为合成单元

简介：在语音合成过程中加入情感的效果的研究已经持续了将近20年了.许多原型及试验系统已经在不同的合成技术的基础上建立起来,并且有相当一部分有了相应的研究课题.这篇文章给出了语音合成及情感计算的研究现状,在此基础上介绍了情感语音合成的一些合成方法.随后提出现行的一些新研究方法和研究方向.最后结合作者的研究,提出了新的研究设想.

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简介：摘要:本文主要研究了基于人工智能的语音合成和语音识别技术。语音合成是指将文本或符号转化为自然语言音频的过程，而语音识别则是将语音转化为文本或符号的过程。随着人工智能的迅速发展，语音合成和语音识别技术得到了广泛关注和研究。本文首先介绍了语音合成和语音识别的背景和意义，然后探讨了基于人工智能的语音合成和语音识别的方法和算法。在正文部分，分别对语音合成和语音识别进行了详细的分析和讨论，包括技术原理、主要应用以及存在的挑战和问题。最后，通过总结和回顾，提出了进一步研究和发展的方向。

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简介：摘要：本文旨在探讨语音合成技术在播音领域的重要应用，并强调其对于角色配音、广播节目制作以及智能助理等方面的积极影响。通过对语音合成技术的介绍和播音领域的需求分析，阐述语音合成技术在播音领域的应用实例，并分析其未来发展趋势和挑战，为读者提供对于语音合成技术在播音领域应用的全面认识，以及对未来发展方向的思考，从而推动该领域的进一步发展与创新。

简介：摘要：随着我国信息技术的快速发展，计算机技术在企业与生活中广泛应用。在机器人设计过程中,针对机器翻译效果不佳的问题,提出设计一个基于语音合成的翻译机器人。首先,采用翻译机器人语音系统中的语音硬件设备进行语音数据采集;然后通过语音信号预处理方法分别进行数据预加重、分帧加窗和端点检测，之后利用语言模型进行语音信号特征提取，最后对翻译机器人语音进行编码处理,以实现精准识别。由此说明,本系统进行语音识别的所用时间更短,检测率更高,为翻译机器人语音交互提供了有效的数据支撑。

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简介：本文介绍了一个语音合成语料库。语料的设计考虑了音段和韵律,语料库中包含汉语的音节、词语、独白语句和情景对话语篇。语音的录制在卦限录音室中进行。语料库中还包括了科学的语料管理系统,它具有查询、浏览和更新等功能。

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简介：下面分别介绍字符语音库的建立、字符语音合成算法、本PDA系统的框架结构和语音中断服务例程,字符语音库的建立、字符的语音合成算法和Codec语音中断服务例程,经过同音字处理和采用G.729标准压缩字符语音数据

简介：健康老龄化的观念日益受到社会的关注。智能手机的使用为老年人的生活提供了便捷与享受。语音合成技术的成熟发展更是为基于Android操作系统的老人智能机的开发提供了可能。论文在对智能手机、语音合成技术等介绍的前提下,详细阐述了汉语语音合成引擎的工作原理、Android操作系统平台的体系结构,并给出了基于Android操作平台的汉语语音合成开发环境的搭建和应用过程开发。

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简介：摘要：目前民航空管领域使用较多的空管自动化系统和语音记录仪没有实现放音放像同步合成功能，本文在详细分析空管自动化系统和语音记录仪间信息交互流程基础上，设计并实现了视频语音同步合成功能，经验证该功能合成的视频语音一致、画面清晰、信号稳定，效果较为理想。

简介：摘要：AI语音合成技术的发展已经越来越成熟，尤其在网络音频平台中，为用户提供了极大的便利，但是由于网络音频平台是一个相对封闭的环境，并且在不同的时间和不同的空间中，人们对语音合成的需求也不一样，因此会造成不同的语音合成效果。为了给用户提供更加优质、便捷、流畅的网络音频服务，本文对网络音频平台中的 AI语音合成技术进行了研究。随着移动互联网和智能设备的发展，人们获取信息的途径逐渐增多，网络音频平台已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，特别是在智能音箱等智能设备普及后，网络音频平台得到了前所未有的发展。

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简介：摘要：随着人工智能技术的不断发展，语音识别与合成领域的研究和应用也日益受到关注。本文系统地探讨了人工智能算法在语音识别与合成中的应用研究，包括深度学习、自然语言处理等方面的最新进展。首先，介绍了语音识别与合成的基本概念和发展历程，然后重点分析了目前人工智能算法在该领域的应用情况。接着，讨论了深度学习在语音识别中的应用，包括基于深度神经网络的声学模型和语言模型等方面的研究进展。此外，还探讨了自然语言处理在语音合成中的应用，如基于神经网络的语音生成模型等。最后，总结了目前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来人工智能算法在语音识别与合成中的发展方向。