张小明
前端开发工程师
2000 年以后，研究者提出了基于统计模型的语音合成方法。与拼接法保留原始录音片段不同，统计合成法将语料库中每个音素的语音片段“总结”成一个称为隐马尔可夫模型（HMM）的统计模型。在前一节中讨论过，HMM 模型可以描述发音的动态过程，因此可以用来合成声音。具体而言，首先用 HMM 模型生成每个音素的声门和声道的参数，再利用声码器（源-滤波模型）从这些参数合成语音。如图30.9所示，对每个音素（“n”“i”“h”“ao”）分别建立 HMM 模型，利用这些模型生成声门和声道参数，再通过声码器读取这些参数并合成语音。
统计模型的一个优势在于其可扩展性。通过调整模型参数，合成系统可以改变发音的特性。例如，只需少量训练数据就可以让模型模拟不同人的声音，或调整语音的情感表现。
然而，HMM 学习的是声音的平均特性，无法模拟真实语音中丰富的动态特性。因此，基于HMM 生成的语音通常较为平滑，缺乏真实语音的动态感。
统计合成法示意图
在当下数据驱动的人工智能浪潮中，大模型作为AI领域的核心支撑技术，正加速渗透各行各业，催生全新的岗位需求与行业变革，成为科技领域最具发展潜力的赛道之一。 对于想要投身AI赛道的新手、转行程序员，或是想拓展技能边界…
李华
本文详细介绍了文本表示技术，包括分词方法（词级、字符级、子词级）和词表示技术（one-hot编码、Word2Vec、上下文相关表示）。讲解了英文和中文的不同分词策略，以及如何使用Word2Vec训练词向量，展示…
李华
在 C# 中向现有对象动态添加属性并不像在 Python 或 JavaScript 中那样容易，因为 C# 是一种强类型语言。但是，我们可以通过使用一些技术和库来实现这一点，例如扩展方法、字典等。本文将详细介绍如何在 C# 中实现这一点。ExpandoObject方法 1&…
李华
在学术江湖的刀光剑影中，期刊论文发表堪称"华山论剑"——既要选题独步天下，又要逻辑无懈可击，更要格式严丝合缝。当无数研究者困在选题迷雾、逻辑迷宫和格式炼狱中时，一款名为书匠策AI的智能工具横空出世，以…
李华
在学术江湖中，期刊论文是科研人“闯关打怪”的终极武器，但选题撞车、逻辑混乱、查重焦虑、格式地狱……这些“学术怪兽”总让研究者焦头烂额。如今，一款名为书匠策AI的智能工具横空出世，它像一台“时空折叠器”，将传统…
李华
博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…
)
李华