漢語語音閤成：原理和技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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呂士楠，初敏，許潔萍，賀琳 著

圖書標籤:

• 語音閤成
• 漢語語音
• 語音技術
• 信號處理
• 人工智能
• 自然語言處理
• 語音識彆
• 文本轉語音
• TTS
• 語音閤成原理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030329202

版次：1

商品編碼：11943338

包裝：精裝

叢書名： 現代聲學科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：373

字數：470000

正文語種：中文

內容簡介

　　《漢語語音閤成：原理和技術》介紹語音閤成的原理和針對漢語的各項閤成技術，以及應用的範例，全書分基礎篇和專題篇兩大部分.基礎篇介紹語音閤成技術的發展曆程和作為語音閤成技術基礎的聲學語音學知識，尤其是作者獲得的相關研究成果（填補瞭漢語語音學知識中的某些空白），並對各種閤成器的工作原理和基本結構進行係統的闡述.專題篇結閤近十年來國內外技術發展的熱點和方嚮，討論韻律分析與建模、數據驅動的語音閤成方法、語音閤成數據庫的構建技術、文語轉換係統的評估方法、語音閤成技術的應用等。
　　《漢語語音閤成：原理和技術》麵嚮從事語言聲學、語音通信技術，特彆是語音閤成的科學工作者、工程技術人員、大學教師、研究生和高年級的大學生，可作為他們研究、開發、進修的參考書。

作者簡介

　　呂士楠，1937年生，浙江新昌籍人氏.1960年大學畢業.1962年任中國科學院聲學研究所實習研究員，1994年晉升為研究員，直至1999年退休，在語言聲學研究方麵曾獲中國科學院自然科學一等奬和國傢自然科學三等奬各一項.主攻漢語語音閤成領域，曾承擔國傢自然科學基金、“863”項目和中國科學院重大項目，發錶論文百餘篇，現為中國聲學學會會員、第五屆聲學學會常務理事、言語聲學分會主任。
　　
　　初敏，1995年於中國科學院聲學研究所獲博士學位，後在中國科學院聲學研究所、英特爾和微軟中國研究中心任職，在語音閤成方麵有突齣貢獻，在國內外核心期刊、會議上發錶數十篇學術論文，成功申請國內外專利二十多項.2009年加入阿裏雲計算團隊，任研究員、數據應用部門總監，負責大規模數據采集、處理和挖掘等工作。
　　
　　許潔萍，1999年於中國科學院聲學研究所獲博士學位.曾任中國科學院計算機語言信息工程研究中心副主任、華建機器翻譯有限公司副總經理，從事計算機口語翻譯，特彆是口語輸齣的研究，主持或承擔國傢自然科學基金項目兩項，獲省部級科技進步二等奬兩項，發錶論文四十餘篇.現任中國人民大學信息學院副教授，從事音樂檢索、言語節奏及其閤成方麵的研究。
　　
　　賀琳，1992年大學畢業，自1993年以來一直在中國科學院聲學研究所從事語言聲學研究，特彆是言語數據的收集和數據庫的建立，十多年來在此領域積纍瞭豐富經驗，成功地為國內外語音技術研究和開發提供瞭多語種、多用途數據庫數百個，已在國際上享有一定聲望。現任中國聲學學會語言、音樂和聽覺分會委員，中文語言資源聯盟委員會委員。

內頁插圖

目錄

序一
序二
前言
基礎篇
第1章 語音閤成技術史的敘述
1．1 機械式語音閤成器
1．1．1 Kempelen的講話機
1．1．2 Euphonia講話機
1．2 電子式語音閤成器
1．2．1 VODER
1．2．2 模式播放器
1．2．3 共振峰閤成器
1．3 基於計算機的語音閤成
1．3．1 數字式共振峰語音閤成技術
1．3．2 波形拼接閤成技術
1．4 漢語語音閤成的發展
1．4．1 漢語閤成研究的先驅
1．4．2 國內漢語閤成技術的研究
1．5 總結
參考文獻
附錄 閤成語音樣品
第2章 聲學語音學
2．1 聲學基礎
2．1．1 空氣中的聲波
2．1．2 波動方程
2．1．3 聲音在管予中的傳播
2．2 言語交際過程
2．2．1 語音的産生
2．2．2 語音的感知
2．3 語音的聲學特徵
2．3．1 語音的時間維及頻率維錶示
2．3．2 頻譜分析
2．3．3 語圖和語音的頻譜分析方法
2，3．4 元音的頻譜
2．3．5 輔音的頻譜
2．3．6 音軌
2．4 漢語普通話的音位係統
2．4．1 漢語普通話的輔音係統
2．4．2 漢語普通話的元音係統
2．4．3 漢語傳統的聲韻調係統
2．5 總結
參考文獻
第3章 韻律
3．1 語調模型
3．1．1 “調核”理論和INTSINT語調模型
3．1．2 Pierrehumbert有限狀態網絡模型
3．1．3 Tilt語調模型
3．1．4 FLjisaki模型
3．1．5 PENTA模型
3．2 漢語普通話韻律的基本單元
3．2．1 詞調
3．2．2 短語語調
3．3 句調和篇章韻律
3．3．1 語篇語調
3．3．2 朗讀風格的影響
3．4 總結
參考文獻
第4章 漢語文語轉換係統
4．1 閤成語音自然度的研究
4．1．1 閤成語音自然度實驗
4．1．2 音聯對自然度的影響
4．1．3 漢語語句重音的聲學錶現
4．2 漢語共振峰閤成係統
……
專題篇
後記

前言/序言

《漢語語音閤成：原理與技術》是一本深入探討漢語語音閤成核心概念、關鍵技術及前沿發展的學術專著。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統的理論框架和實踐指導，涵蓋瞭從基礎的聲學原理到復雜的神經網絡模型，以及在實際應用中麵臨的挑戰與解決方案。 第一部分：漢語語音閤成的基礎理論 本書的開篇，我們將從語音信號的本質入手，深入剖析人類語音的産生機製。這包括瞭發聲器官（聲帶、咽腔、口腔、鼻腔）的生理構造和發聲原理，以及它們如何協同工作，産生豐富多樣的語音。我們將詳細介紹語音的物理特性，如聲波的頻率、振幅、相位等，並闡述這些物理參數如何映射到我們聽到的音高、響度和音色。 接著，我們將聚焦於漢語的獨特性，詳細分析漢語語音的聲學特徵。這包括漢語的聲母、韻母以及聲調的特點。我們將探討不同聲母的發音部位和發音方式，以及它們在聲學上的錶現；分析韻母的舌位、唇形等對聲學特徵的影響；而漢語中最具辨識度的聲調，我們將深入研究其在基頻（F0）變化上的規律，以及不同聲調的聲學模型。此外，本書還將討論漢語的音節結構、輕聲、兒化音等特殊現象，分析它們對語音閤成的影響。 為瞭有效地處理和分析語音信號，瞭解其數字錶示方式至關重要。本書將詳細介紹語音信號的采樣、量化和編碼過程，以及常用的語音信號處理技術，如預加重、分幀、加窗、預加重等。我們將解釋傅裏葉變換、短時傅裏葉變換（STFT）、倒譜分析等時頻分析方法在語音信號處理中的應用，並闡述梅爾頻率倒譜係數（MFCC）、綫性預測倒譜係數（LPCC）等語音特徵提取技術，以及它們在識彆和閤成語音中的作用。 第二部分：傳統的漢語語音閤成技術 在深入理解語音基礎後，本書將係統介紹幾種經典的漢語語音閤成技術。 參數閤成（Parametric Synthesis）：我們將詳細介紹參數閤成的基本原理，即通過生成控製參數來驅動一個聲學模型，從而閤成語音。這包括瞭對聲門模型、共振峰模型、噪聲發生器等聲學模型的研究。我們將重點分析如何生成和控製基頻（F0）、共振峰頻率、帶寬、增益等關鍵參數，以模擬不同音素和聲調的發音。本書還將探討如何構建高品質的聲學模型，以及如何利用統計模型（如高斯混閤模型 GMM）來學習這些參數。 拼接閤成（Concatenative Synthesis）：拼接閤成是另一種廣泛應用的閤成技術，其核心思想是將預先錄製好的語音單元（如圖素、音素、音節、詞語等）拼接起來，形成新的語音。本書將詳細介紹拼接閤成的流程，包括語音單元的標注、數據庫的構建、單元的選擇和拼接算法。我們將討論如何處理單元邊界處的平滑問題，以避免産生明顯的“哢噠”聲。此外，本書還將探討不同粒度的拼接單元對閤成質量的影響，以及如何構建大規模、高質量的語音數據庫。 混閤閤成（Hybrid Synthesis）：本書還會介紹將參數閤成和拼接閤成結閤的混閤閤成方法。這種方法通常結閤瞭參數閤成的靈活性和拼接閤成的自然度，旨在取長補短，獲得更優的閤成效果。我們將分析混閤閤成的典型結構，例如使用拼接閤成閤成大部分語音，而對一些難以拼接或需要精細控製的語音片段采用參數閤成。 第三部分：基於深度學習的漢語語音閤成技術 近年來，深度學習在語音閤成領域取得瞭突破性進展。本書將投入大量篇幅，深入探討基於深度學習的漢語語音閤成技術。 單階段模型（End-to-End Models）：我們將重點介紹近年來興起的端到端語音閤成模型。這些模型直接將文本序列映射到聲學特徵序列（如梅爾頻譜圖）或直接映射到語音波形，極大地簡化瞭閤成流程。 Tacotron 係列（Tacotron, Tacotron 2）：我們將詳細解析Tacotron模型的設計理念，包括其基於Encoder-Decoder結構的注意力機製（Attention Mechanism）如何有效地將文本信息與聲學特徵對齊。我們將深入探討Tacotron 2中引入的基於捲積神經網絡（CNN）的Encoder和基於循環神經網絡（RNN）的Decoder，以及它如何生成更自然、更具錶現力的聲學特徵。 Transformer-based Models：鑒於Transformer在序列建模上的優異錶現，本書將介紹基於Transformer的語音閤成模型，如FastSpeech、FastSpeech 2等。我們將分析Transformer如何利用自注意力機製來捕捉文本序列的全局依賴關係，並闡述其在提高閤成速度和魯棒性方麵的優勢。 WaveNet 和 WaveGlow 等神經聲碼器（Neural Vocoders）：在端到端模型生成聲學特徵後，還需要將其轉換為可聽的語音波形。本書將詳細介紹神經聲碼器的原理，包括其如何直接生成高保真度的語音波形。我們將重點解析WaveNet模型，它基於自迴歸的捲積網絡，能夠生成極其逼真的語音。同時，我們將介紹WaveGlow等非自迴歸的並行生成模型，它們在閤成速度上具有顯著優勢。 多階段模型（Multi-stage Models）：除瞭端到端模型，本書還將介紹一些改進的多階段閤成框架。例如，將文本信息先映射到音素序列，再到聲學特徵，最後到波形。我們將分析這些模型如何通過明確的中間錶示來提高閤成的可控性和魯棒性。 語音風格遷移與情感閤成：本書將深入探討如何利用深度學習技術實現語音風格的遷移和情感的閤成。我們將介紹如何通過引入風格編碼器、情感標簽或其他控製信號，使得閤成語音能夠模仿不同的說話風格（如溫柔、洪亮、疲憊等）或錶達不同的情感（如高興、悲傷、生氣等）。 低資源場景下的語音閤成：在漢語語音閤成的實際應用中，常常會遇到數據量不足的低資源場景。本書將介紹一些針對低資源場景的解決方案，如遷移學習（Transfer Learning）、少樣本學習（Few-shot Learning）、跨語言遷移等，以及如何利用預訓練模型來提升低資源場景下的閤成質量。 第四部分：漢語語音閤成的挑戰與前沿研究 本書的最後部分，我們將聚焦於漢語語音閤成當前麵臨的挑戰以及最新的研究方嚮。 韻律的準確控製：雖然現代語音閤成技術在音質上取得瞭巨大進步，但韻律（如節奏、語調、停頓）的自然錶達仍然是一個挑戰。我們將探討如何更精準地控製韻律，使其更符閤人類說話的習慣，從而提升閤成語音的自然度。 語氣的逼真度：閤成語音的語氣，特彆是細微的情感變化，仍然難以達到與真人無異的水平。我們將分析當前在語氣閤成方麵的研究進展，以及如何通過更精細的模型和數據來捕捉和復現豐富的語氣。 特定領域與口音的適應性：針對特定領域（如醫療、法律）或特定口音的漢語語音閤成，需要專門的數據和模型。本書將探討如何構建領域特定和口音特定的閤成係統，以及如何進行有效的模型適應。 說話人身份的保持與遷移：在多說話人語音閤成任務中，如何準確地保持或遷移說話人的身份信息，同時生成自然清晰的語音，是一個重要的研究方嚮。 可控性與可解釋性：深度學習模型雖然強大，但其“黑箱”特性也帶來可控性和可解釋性的問題。我們將探討如何增強語音閤成模型的可控性，讓用戶能夠更方便地調整閤成結果，同時，也討論如何提高模型的可解釋性，以便於我們理解其工作原理和改進方嚮。 實時性與計算效率：尤其是在移動端或嵌入式設備上的應用，對語音閤成的實時性和計算效率提齣瞭很高要求。我們將介紹一些提高閤成速度、降低計算資源消耗的技術。 總結 《漢語語音閤成：原理與技術》力求為讀者提供一份詳實、前沿的漢語語音閤成指南。本書不僅涵蓋瞭該領域的經典理論與方法，更深入剖析瞭以深度學習為代錶的最新技術發展，並對未來研究方嚮進行瞭展望。本書適閤語音閤成研究人員、工程師、學生以及對漢語語音技術感興趣的各界人士閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解漢語語音閤成的內在機製，掌握當前主流的技術手段，並能夠獨立或協同地開展相關的研究與開發工作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，遠遠超齣瞭我對一本“技術指南”的預期。我尤其欣賞作者在處理理論推導時的嚴謹性，那些數學公式的推導過程，清晰得如同工筆畫一般，每一步的邏輯銜接都無懈可擊，這對於真正想深入理解底層原理的工程師來說，簡直是福音。然而，最讓我感到驚喜的是，作者並沒有止步於純粹的理論闡述，而是巧妙地穿插瞭大量的工程實踐案例和前沿研究的綜述。例如，其中關於參數化模型到端到端模型的演進曆史梳理，不僅梳理瞭各個裏程碑式的算法，還深入探討瞭每種技術在特定應用場景下的優勢與局限。這種全景式的視野，讓讀者能夠清晰地看到整個領域的發展脈絡，而不是孤立地學習某一個孤立的技術點。它更像是一部濃縮的行業發展史，將幾十年的研究成果，以一種結構化、可消化的方式呈現瞭齣來，閱讀過程中不時需要停下來思考，那種被知識充盈的感覺非常過癮。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書時，主要的目的是想找一些快速上手的“教程”或者“快速入門指南”，但閱讀體驗卻完全導嚮瞭更深層次的思考。這本書的寫作風格更偏嚮於一種學術界的深度對話，它似乎更側重於“為什麼”而不是簡單的“怎麼做”。它花瞭大量的篇幅去探討不同閤成範式的哲學基礎和信息論基礎，這使得閱讀過程需要極大的專注力。我發現，每讀完一個章節，都需要閤上書本，花時間消化其中蘊含的復雜邏輯和微妙的權衡取捨。例如，作者在對比不同聲學模型時，引用的文獻資料之豐富，構建的論證體係之龐大，都讓人不得不佩服其研究的紮實程度。這本書更適閤那些已經有一定基礎，希望將知識體係化、理論化的高階學習者。它提供的不是速效藥，而是一套完整的思維工具箱，幫助你構建起一個堅不可摧的知識堡壘。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是其強烈的“前瞻性”。它不僅詳盡地迴顧瞭過去和描述瞭現在的主流技術，更勇敢地將筆觸伸嚮瞭未來語音技術可能的發展方嚮和潛在的挑戰。作者對“類人化”、“情感錶達”以及“跨模態融閤”這些熱點話題的討論，並非停留在浮於錶麵的概念炒作，而是深入挖掘瞭背後的技術瓶頸和可能的突破口。這種對未來的敏銳洞察力，讓這本書的價值超越瞭一般的技術手冊，更像是一份行業前瞻報告。它激發瞭我作為研究者或從業者更深層次的思考：我們現在所做的努力，將如何塑造十年後的語音交互世界？閱讀完畢後，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一套技術，更是獲得瞭一種看待和構建未來人機交互係統的全新視角和批判性思維。這本書是紮根於嚴謹科學，卻仰望著技術星空的傑作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶設計，簡直是教科書級彆的典範。在技術書籍中，清晰的圖示往往是理解復雜流程的關鍵，而這本書在這方麵做得極為齣色。每一個流程圖、每一個波形示例，都經過精心設計，視覺上賞心悅目，邏輯上無可挑剔。特彆是那些復雜的算法結構圖，不再是那種生硬的方框連接，而是融入瞭層次感和動態流動的視覺語言，極大地降低瞭初次接觸高深算法時的心理壓力。而且，書中的注釋和參考文獻的標注係統做得非常專業，當你對某個細節産生疑問時，能夠非常迅速地追溯到原始齣處。這種對細節的極緻追求，體現瞭編纂者對知識傳播質量的極高要求。閱讀體驗因此變得非常順暢，仿佛有位經驗豐富的導師，隨時在你身邊，耐心地為你指點迷津，讓你在密集的文字信息中，依然能保持清晰的思路和愉悅的心情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那深沉的墨綠色封皮，配上燙金的書名，透著一股古典而又不失現代感的韻味，光是捧在手裏摩挲，就能感受到作者對這部作品的用心。我原本以為這會是一本枯燥的技術手冊，但初翻幾頁，纔發現它在引人入勝的敘事手法上頗下功夫。作者似乎深諳如何將復雜的技術概念，通過生動的曆史背景和富有張力的案例來鋪陳開來。比如，它對早期模擬閤成技術與現代深度學習模型的對比分析，那種娓娓道來的敘述，就像一位經驗豐富的匠人，耐心雕琢著每一個技術細節，讓讀者在不知不覺中，就能構建起一個紮實的認知框架。特彆是開篇對“聲音的本質”的哲學探討，雖然與核心技術似乎相去甚遠，卻極大地提升瞭閱讀的層次感，讓人在技術之外，也能體會到語音美學深邃的魅力。那種行文的流暢度和對語言的駕馭能力，絕對不是一般技術書籍所能比擬的，讀起來完全沒有閱讀門檻，反倒像是在品讀一篇高質量的學術隨筆。