基于可训练语音基元选择的波形拼接式维吾尔语音合成技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61062008
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    古丽娜尔·艾力
  • 依托单位：
    新疆大学
  • 学科分类：
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

本项目将参数式语音合成中声学参数的统计建模引入到语音基元挑选与波形拼接式语音合成中, 结合参数式语音合成在自动训练、灵活性和稳定性方面的长处和波形拼接式语音合成在输出语音音质上的优点, 最终在统计建模框架下研究实现基于可训练语音基元挑选和波形拼接的维吾尔语音合成系统关键技术。首先收集覆盖维吾尔语自然语言现象的文本、进行录制和标注，设计上下文属性集和用于决策树建模的训练样本集，规划并建立平滑的声数模型（由基频、时长和谱参数等参数组成）并对其进行聚类，训练决策树模型；对输入的文本进行分析, 得到目标合成句中各个音素的上下文属性，并依此去训练好的模型集合中决策其对应的声学模型, 用基于最大似然准则挑选基元, 经过波形拼接输出合成语音。作为阿勒泰语系语音合成技术研究中的新技术、新方法，其研究成果将对国内阿勒泰语系语言研究高品质、多样化的语音合成系统奠定基础，并将会得到广阔的应用前景。

结项摘要

本项目首先收集了覆盖维吾尔语自然语言现象的文本、进行录制和标注，研究了基于HMM的自动语音切分技术，扩充了原有音库容量，研究了音库无损压缩和实时按需解压算法，设计了上下文属性集和问题集，建立了平滑的语音基元韵律参数模型（由基频、时长和谱参数等参数组成）并对其进行了聚类；对输入的文本进行分析, 得到目标合成句中各个基元的上下文属性，并对其声学模型进行预测, 用最小代价函数挑选基元, 经过波形拼接输出合成语音。作为研究成果进行了2项软件著作权登记，发表论文10篇。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
TTS语音单元的无损压缩与按需解压缩技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    信息技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卡斯木江·卡迪尔;古丽娜尔·艾力;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉
Undulating scale of the intonation of declarative sentences in Uyghur
维吾尔语陈述句语调的起伏幅度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Qinghua Daxue Xuebao/Journal of Tsinghua University
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    地里木拉提·吐尔逊;古丽娜尔·艾力;热娜古丽·达吾提;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉
基于最小合成单元的维吾尔音库设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    通信技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卡斯木江·卡迪尔;古丽娜尔·艾力;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉
基于自动机的喀什方言音位变化规则研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡什乃再尔·阿尔斯兰;古丽娜尔·艾力;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉
基于分类及最佳匹配读音的维吾尔多音词消歧
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姑丽加玛丽·麦麦提艾力;艾斯卡尔·肉孜;古丽娜尔·艾力;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉

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其他文献

其他文献

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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