学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

智能机器人的语音技术研究

作　者: 廖正和
导　师: 傅家祥
学　校: 贵州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 智能机器人汉语语音合成语音信号处理线性预测合成(LPC)清音合成浊音合成 TTS汉语语音系统
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 367次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

智能机器人是国家“863”计划重点支持的方向，语音识别和合成技术是智能机器人技术的主要体现之一，可让机器人与人进行自然的人机对话，使机器人能听从人的指挥。可应用于信息服务、企业广告宣传、机器导游等方面。语音识别和语音合成技术是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所必需的两项关键技术。使机器人具有类似于人一样的说话和听懂人说话的能力，是新世纪信息产业的重要竞争市场。本文首先回顾了一下智能机器人的发展，结合语音技术在智能语音机器人的应用，讨论了语音识别及语音合成技术的发展及存在的问题。指出了将来语音合成的发展方向以及汉语语音合成的意义等，介绍了语音信号处理的基础知识包括现代语音学和语音信号产生的数学模型，并且介绍了现在出现的各种语音合成技术和汉语语音的一些特点，着重讨论了语音合成的理论探索和利用线性预测合成(LPC)技术具体实现汉语语音合成。在本文中，对语音信号处理的过程和方法进行了一些研究，利用语音信号产生的物理模型，用LPC技术对这个物理模型加以抽象，得到语音信号产生的数学模型：由一组准周期信号或者高斯白噪声激励一个全极点滤波器而得到语音信号的数学模型。同时作者利用LPC技术建立了一个线性预测模型，对浊音检测其基音周期，最后实现了基于线性预测(LPC)的汉语语音合成。最后简要论述了一下语音识别技术在以及嵌入式TTS汉语语音系统在智能机器人方面的应用，并提出了自己的观点。并且利用微软的TTS引擎通过Vc++6.0语言编制了一个TTS演示程序。在本文的最后，对所做的工作进行总结，并对智能机器人语音技术今后的发展方向进行探讨。

全文目录

摘要  20-21
Abstract  21-23
第一章绪论  23-27
  1.1 智能机器人语音技术概述及现状  23-24
    1.1.1 智能机器人语音技术简介  23
    1.1.2 国内外智能机器人语音技术发展现状  23-24
  1.2 智能语音机器人语音技术发展方向  24-25
    1.2.1 语音识别技术  24-25
  1.3 论文研究的背景及主要研究内容  25-27
    1.3.1 课题研究的背景  25-26
    1.3.2 本文的主要研究内容  26-27
第二章语音合成的基础理论知识  27-36
  2.1 引言  27
  2.2 发音语音学  27-28
  2.3 声学语音学  28-30
    2.3.1 音色  28-29
    2.3.2 音高  29
    2.3.3 音强  29-30
    2.3.4 音长  30
  2.4 听觉语音学  30-31
    2.4.1 响度  30-31
    2.4.2 音调  31
  2.5 汉语语音学基础  31-32
    2.5.1 音素和音节  31-32
    2.5.2 元音和辅音  32
    2.5.3 声母和韵母  32
    2.5.4 汉语语音的主要特点  32
  2.6 语音信号产生模型  32-35
    2.6.1 语音信号产生的物理模型  33
    2.6.2 激励模型  33-34
    2.6.3 声道模型  34
    2.6.4 完整的语音信号数字模型  34-35
  2.7 小结  35-36
第三章语音合成技术介绍  36-44
  3.1 语音合成技术的分类  36-38
    3.1.1 基于合成单元的分类  36
    3.1.2 基于合成模型的分类  36-37
    3.1.3 按照人类言语功能的层次分类  37-38
  3.2 当前使用的几种主要的语音合成技术  38-42
    3.2.1 共振峰合成  38-39
    3.2.2 LPC(线性预测)参数合成  39
    3.2.3 POSLA合成  39-42
    3.2.4 LMA(对数振幅近似)声道模型  42
  3.3 语音合成技术的基本术语  42-43
  3.4 小结  43-44
第四章汉语语音合成的实现  44-59
  4.1 引言  44
  4.2 波形合成  44-47
    4.2.1 WAVE文件的格式  44-45
    4.2.2 WAVE文件的合成  45
    4.2.3 小结  45-47
  4.3 线性预测合成(LPC)技术原理  47-51
    4.3.1 语音合成的简化模型  47-48
    4.3.2 线性预测(LPC)原理  48-51
  4.4 基音周期的检测  51-54
    4.4.1 浊音的基音周期检测  51-53
    4.4.2 清音的自相关函数  53-54
  4.5 基于LPC的汉语语音合成  54-58
    4.5.1 清浊音的合成结果  56-57
    4.5.2 合成结果分析  57-58
  4.6 小结  58-59
第五章对智能机器人语音识别技术的讨论  59-64
  5.1 引言  59
  5.2 语音识别技术概述  59
  5.3 当前语音识别技术  59-62
    5.3.1 语音识别基本原理  60
    5.3.2 用于语音识别的信号处理及分析方法  60-61
    5.3.3 基于隐马尔柯夫模型(HMM)方式的语音识别技  61-62
  5.4 语音识别技术在智能语音机器人的应用  62-63
  5.4 智能机器人语音识别开发和研究的重点及发展趋势  63-64
第六章嵌入式TTS汉语语音系统  64-68
  6.1 嵌入式TTS汉语语音系统简介  64
    6.1.1 电话智能语音中心  64
    6.1.2 TTS语音服务器方案  64
  6.2 支持嵌入式系统的TTS技术  64-65
  6.3 TTS系统主要需解决两个问题  65-66
  6.4 嵌入式TTS的应用前景  66-68
第七章基于MICROSOFT的TTS引擎的演示程序说明  68-73
  7.1 TTS引擎  68-69
  7.2 部分程序代码  69-72
  7.3 小结  72-73
第八章本文总结及展望  73-75
  8.1 本文总结  73
  8.2 智能语音机器人语音技术发展展望  73-75
致谢  75-76
参考文献  76-78
附录：研究生阶段参与的项目和论文发表情况  78-79
原创性声明  79
关于学位论文使用授权的声明  79

智能机器人的语音技术研究

内容摘要

全文目录

相似论文