汉语语音合成：原理和技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　《汉语语音合成：原理和技术》介绍语音合成的原理和针对汉语的各项合成技术，以及应用的范例，全书分基础篇和专题篇两大部分.基础篇介绍语音合成技术的发展历程和作为语音合成技术基础的声学语音学知识，尤其是作者获得的相关研究成果（填补了汉语语音学知识中的某些空白），并对各种合成器的工作原理和基本结构进行系统的阐述.专题篇结合近十年来国内外技术发展的热点和方向，讨论韵律分析与建模、数据驱动的语音合成方法、语音合成数据库的构建技术、文语转换系统的评估方法、语音合成技术的应用等。
　　《汉语语音合成：原理和技术》面向从事语言声学、语音通信技术，特别是语音合成的科学工作者、工程技术人员、大学教师、研究生和高年级的大学生，可作为他们研究、开发、进修的参考书。

作者简介

　　吕士楠，1937年生，浙江新昌籍人氏.1960年大学毕业.1962年任中国科学院声学研究所实习研究员，1994年晋升为研究员，直至1999年退休，在语言声学研究方面曾获中国科学院自然科学一等奖和国家自然科学三等奖各一项.主攻汉语语音合成领域，曾承担国家自然科学基金、“863”项目和中国科学院重大项目，发表论文百余篇，现为中国声学学会会员、第五届声学学会常务理事、言语声学分会主任。
　　
　　初敏，1995年于中国科学院声学研究所获博士学位，后在中国科学院声学研究所、英特尔和微软中国研究中心任职，在语音合成方面有突出贡献，在国内外核心期刊、会议上发表数十篇学术论文，成功申请国内外专利二十多项.2009年加入阿里云计算团队，任研究员、数据应用部门总监，负责大规模数据采集、处理和挖掘等工作。
　　
　　许洁萍，1999年于中国科学院声学研究所获博士学位.曾任中国科学院计算机语言信息工程研究中心副主任、华建机器翻译有限公司副总经理，从事计算机口语翻译，特别是口语输出的研究，主持或承担国家自然科学基金项目两项，获省部级科技进步二等奖两项，发表论文四十余篇.现任中国人民大学信息学院副教授，从事音乐检索、言语节奏及其合成方面的研究。
　　
　　贺琳，1992年大学毕业，自1993年以来一直在中国科学院声学研究所从事语言声学研究，特别是言语数据的收集和数据库的建立，十多年来在此领域积累了丰富经验，成功地为国内外语音技术研究和开发提供了多语种、多用途数据库数百个，已在国际上享有一定声望。现任中国声学学会语言、音乐和听觉分会委员，中文语言资源联盟委员会委员。

内页插图

目录

序一
序二
前言
基础篇
第1章 语音合成技术史的叙述
1．1 机械式语音合成器
1．1．1 Kempelen的讲话机
1．1．2 Euphonia讲话机
1．2 电子式语音合成器
1．2．1 VODER
1．2．2 模式播放器
1．2．3 共振峰合成器
1．3 基于计算机的语音合成
1．3．1 数字式共振峰语音合成技术
1．3．2 波形拼接合成技术
1．4 汉语语音合成的发展
1．4．1 汉语合成研究的先驱
1．4．2 国内汉语合成技术的研究
1．5 总结
参考文献
附录 合成语音样品
第2章 声学语音学
2．1 声学基础
2．1．1 空气中的声波
2．1．2 波动方程
2．1．3 声音在管予中的传播
2．2 言语交际过程
2．2．1 语音的产生
2．2．2 语音的感知
2．3 语音的声学特征
2．3．1 语音的时间维及频率维表示
2．3．2 频谱分析
2．3．3 语图和语音的频谱分析方法
2，3．4 元音的频谱
2．3．5 辅音的频谱
2．3．6 音轨
2．4 汉语普通话的音位系统
2．4．1 汉语普通话的辅音系统
2．4．2 汉语普通话的元音系统
2．4．3 汉语传统的声韵调系统
2．5 总结
参考文献
第3章 韵律
3．1 语调模型
3．1．1 “调核”理论和INTSINT语调模型
3．1．2 Pierrehumbert有限状态网络模型
3．1．3 Tilt语调模型
3．1．4 FLjisaki模型
3．1．5 PENTA模型
3．2 汉语普通话韵律的基本单元
3．2．1 词调
3．2．2 短语语调
3．3 句调和篇章韵律
3．3．1 语篇语调
3．3．2 朗读风格的影响
3．4 总结
参考文献
第4章 汉语文语转换系统
4．1 合成语音自然度的研究
4．1．1 合成语音自然度实验
4．1．2 音联对自然度的影响
4．1．3 汉语语句重音的声学表现
4．2 汉语共振峰合成系统
……
专题篇
后记

前言/序言

《汉语语音合成：原理与技术》是一本深入探讨汉语语音合成核心概念、关键技术及前沿发展的学术专著。本书旨在为读者提供一个全面、系统的理论框架和实践指导，涵盖了从基础的声学原理到复杂的神经网络模型，以及在实际应用中面临的挑战与解决方案。 第一部分：汉语语音合成的基础理论 本书的开篇，我们将从语音信号的本质入手，深入剖析人类语音的产生机制。这包括了发声器官（声带、咽腔、口腔、鼻腔）的生理构造和发声原理，以及它们如何协同工作，产生丰富多样的语音。我们将详细介绍语音的物理特性，如声波的频率、振幅、相位等，并阐述这些物理参数如何映射到我们听到的音高、响度和音色。 接着，我们将聚焦于汉语的独特性，详细分析汉语语音的声学特征。这包括汉语的声母、韵母以及声调的特点。我们将探讨不同声母的发音部位和发音方式，以及它们在声学上的表现；分析韵母的舌位、唇形等对声学特征的影响；而汉语中最具辨识度的声调，我们将深入研究其在基频（F0）变化上的规律，以及不同声调的声学模型。此外，本书还将讨论汉语的音节结构、轻声、儿化音等特殊现象，分析它们对语音合成的影响。 为了有效地处理和分析语音信号，了解其数字表示方式至关重要。本书将详细介绍语音信号的采样、量化和编码过程，以及常用的语音信号处理技术，如预加重、分帧、加窗、预加重等。我们将解释傅里叶变换、短时傅里叶变换（STFT）、倒谱分析等时频分析方法在语音信号处理中的应用，并阐述梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）等语音特征提取技术，以及它们在识别和合成语音中的作用。 第二部分：传统的汉语语音合成技术 在深入理解语音基础后，本书将系统介绍几种经典的汉语语音合成技术。 参数合成（Parametric Synthesis）：我们将详细介绍参数合成的基本原理，即通过生成控制参数来驱动一个声学模型，从而合成语音。这包括了对声门模型、共振峰模型、噪声发生器等声学模型的研究。我们将重点分析如何生成和控制基频（F0）、共振峰频率、带宽、增益等关键参数，以模拟不同音素和声调的发音。本书还将探讨如何构建高品质的声学模型，以及如何利用统计模型（如高斯混合模型 GMM）来学习这些参数。 拼接合成（Concatenative Synthesis）：拼接合成是另一种广泛应用的合成技术，其核心思想是将预先录制好的语音单元（如图素、音素、音节、词语等）拼接起来，形成新的语音。本书将详细介绍拼接合成的流程，包括语音单元的标注、数据库的构建、单元的选择和拼接算法。我们将讨论如何处理单元边界处的平滑问题，以避免产生明显的“咔哒”声。此外，本书还将探讨不同粒度的拼接单元对合成质量的影响，以及如何构建大规模、高质量的语音数据库。 混合合成（Hybrid Synthesis）：本书还会介绍将参数合成和拼接合成结合的混合合成方法。这种方法通常结合了参数合成的灵活性和拼接合成的自然度，旨在取长补短，获得更优的合成效果。我们将分析混合合成的典型结构，例如使用拼接合成合成大部分语音，而对一些难以拼接或需要精细控制的语音片段采用参数合成。 第三部分：基于深度学习的汉语语音合成技术 近年来，深度学习在语音合成领域取得了突破性进展。本书将投入大量篇幅，深入探讨基于深度学习的汉语语音合成技术。 单阶段模型（End-to-End Models）：我们将重点介绍近年来兴起的端到端语音合成模型。这些模型直接将文本序列映射到声学特征序列（如梅尔频谱图）或直接映射到语音波形，极大地简化了合成流程。 Tacotron 系列（Tacotron, Tacotron 2）：我们将详细解析Tacotron模型的设计理念，包括其基于Encoder-Decoder结构的注意力机制（Attention Mechanism）如何有效地将文本信息与声学特征对齐。我们将深入探讨Tacotron 2中引入的基于卷积神经网络（CNN）的Encoder和基于循环神经网络（RNN）的Decoder，以及它如何生成更自然、更具表现力的声学特征。 Transformer-based Models：鉴于Transformer在序列建模上的优异表现，本书将介绍基于Transformer的语音合成模型，如FastSpeech、FastSpeech 2等。我们将分析Transformer如何利用自注意力机制来捕捉文本序列的全局依赖关系，并阐述其在提高合成速度和鲁棒性方面的优势。 WaveNet 和 WaveGlow 等神经声码器（Neural Vocoders）：在端到端模型生成声学特征后，还需要将其转换为可听的语音波形。本书将详细介绍神经声码器的原理，包括其如何直接生成高保真度的语音波形。我们将重点解析WaveNet模型，它基于自回归的卷积网络，能够生成极其逼真的语音。同时，我们将介绍WaveGlow等非自回归的并行生成模型，它们在合成速度上具有显著优势。 多阶段模型（Multi-stage Models）：除了端到端模型，本书还将介绍一些改进的多阶段合成框架。例如，将文本信息先映射到音素序列，再到声学特征，最后到波形。我们将分析这些模型如何通过明确的中间表示来提高合成的可控性和鲁棒性。 语音风格迁移与情感合成：本书将深入探讨如何利用深度学习技术实现语音风格的迁移和情感的合成。我们将介绍如何通过引入风格编码器、情感标签或其他控制信号，使得合成语音能够模仿不同的说话风格（如温柔、洪亮、疲惫等）或表达不同的情感（如高兴、悲伤、生气等）。 低资源场景下的语音合成：在汉语语音合成的实际应用中，常常会遇到数据量不足的低资源场景。本书将介绍一些针对低资源场景的解决方案，如迁移学习（Transfer Learning）、少样本学习（Few-shot Learning）、跨语言迁移等，以及如何利用预训练模型来提升低资源场景下的合成质量。 第四部分：汉语语音合成的挑战与前沿研究 本书的最后部分，我们将聚焦于汉语语音合成当前面临的挑战以及最新的研究方向。 韵律的准确控制：虽然现代语音合成技术在音质上取得了巨大进步，但韵律（如节奏、语调、停顿）的自然表达仍然是一个挑战。我们将探讨如何更精准地控制韵律，使其更符合人类说话的习惯，从而提升合成语音的自然度。 语气的逼真度：合成语音的语气，特别是细微的情感变化，仍然难以达到与真人无异的水平。我们将分析当前在语气合成方面的研究进展，以及如何通过更精细的模型和数据来捕捉和复现丰富的语气。 特定领域与口音的适应性：针对特定领域（如医疗、法律）或特定口音的汉语语音合成，需要专门的数据和模型。本书将探讨如何构建领域特定和口音特定的合成系统，以及如何进行有效的模型适应。 说话人身份的保持与迁移：在多说话人语音合成任务中，如何准确地保持或迁移说话人的身份信息，同时生成自然清晰的语音，是一个重要的研究方向。 可控性与可解释性：深度学习模型虽然强大，但其“黑箱”特性也带来可控性和可解释性的问题。我们将探讨如何增强语音合成模型的可控性，让用户能够更方便地调整合成结果，同时，也讨论如何提高模型的可解释性，以便于我们理解其工作原理和改进方向。 实时性与计算效率：尤其是在移动端或嵌入式设备上的应用，对语音合成的实时性和计算效率提出了很高要求。我们将介绍一些提高合成速度、降低计算资源消耗的技术。 总结 《汉语语音合成：原理与技术》力求为读者提供一份详实、前沿的汉语语音合成指南。本书不仅涵盖了该领域的经典理论与方法，更深入剖析了以深度学习为代表的最新技术发展，并对未来研究方向进行了展望。本书适合语音合成研究人员、工程师、学生以及对汉语语音技术感兴趣的各界人士阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解汉语语音合成的内在机制，掌握当前主流的技术手段，并能够独立或协同地开展相关的研究与开发工作。