[发明专利]一种基于HMM的蒙古语语音合成及前端处理的方法

权利要求书

1.一种基于HMM的蒙古语语音合成的方法，其特征在于，该基于HMM的蒙古语语音合成的方法包括以下步骤：

步骤一，首先要对音库中的语音数据进行分析，提取出相应的语音参数；

步骤二，根据提取出的语音参数，HMM的观测向量可以分为谱和基频两个部分，总结对上下文属性集和用于决策树聚类的问题集；

步骤三，依照模型初始化、声韵母HMM训练、扩展上下文相关模型训练、聚类后的模型训练以及时长模型训练进行HMM的训练，最后得到包括谱、基频和时长参数的聚类HMM以及各自的决策树进行HMM的训练结果；

步骤四，输入文本经过文本分析后转换为上下文相关的单元序列，然后利用训练得到的决策树对每一个单元进行决策，得到对应的聚类状态模型，形成聚类状态模型序列；

步骤五，根据参数生成算法，利用参数的动态特性来生成目标声学参数序列，并通过STRAIGHT合成器得到最终的合成语音。

2.如权利要求1所述的基于HMM的蒙古语语音合成的方法，其特征在于，该基于HMM的蒙古语语音合成的方法分为训练阶段和合成阶段。

3.如权利要求1所述的基于HMM的蒙古语语音合成的方法，其特征在于，在步骤二中，谱参数部分采用连续概率分布HMM进行建模，基频部分采用多空间概率分布HMM。

4.一种基于HMM的蒙古语语音合成前端处理的方法，其特征在于，该基于HMM的蒙古语语音合成前端处理的方法包括以下步骤：

第一步，将输入的蒙文进行特殊字符进行处理；

第二步，按规则将蒙文转写到拉丁转写；

第三步，对蒙文词性标注采用基于历史模型的方法进行词性自动标注；

第四步，采用G2P模型将拉丁转写到音素；

第五步，采用规则将音节切分，并统计每个词中包含的音节个数；

第六步，将得到的词性和音节信息组合成韵律预测所需格式的数据；

第七步，用基于条件随机场的方法进行韵律预测；

第八步，处理得到合成所需要文本格式。

5.如权利要求4所述的基于HMM的蒙古语语音合成前端处理的方法，其特征在于，在步骤一中，蒙文进行特殊字符包括数字、书名号字符。