检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张小峰 谢钧 罗健欣 杨涛[2] ZHANG Xiaofeng;XIE Jun;LUO Jianxin;YANG Tao(Command&Control Engineering College,Army Engineering University of PLA,Nanjing 210007,China;Unit 31121 of PLA,China)
机构地区:[1]中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院,南京210007 [2]中国人民解放军31121部队
出 处:《计算机工程与应用》2021年第9期50-59,共10页Computer Engineering and Applications
基 金:国家部委科技基金;江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20150722)。
摘 要:语音合成技术在人机交互中扮演着重要角色,深度学习的发展带动语音合成技术高速发展。基于深度学习的语音合成技术在合成语音的质量和速度上都超过了传统语音合成技术。从基于深度学习的声码器和声学模型出发对语音合成技术进行综述,探讨各类声码器和声学模型的工作原理及其优缺点,在此基础上对语音合成系统进行综述,系统综述经典的基于深度学习的语音合成系统,对基于深度学习的语音合成技术进行展望。Speech synthesis technology plays an important role in human-machine interaction.The development of deep learning drives the rapid development of speech synthesis technology.Speech synthesis technology based on deep learning surpasses traditional speech synthesis technology in both quality and speed.This paper reviews speech synthesis technology based on deep learning vocoders and acoustic models,discusses the working principles and advantages and disadvantages of various vocoders and acoustic models,and then summarizes the speech synthesis system,systematically reviews the classic speech synthesis system based on deep learning,and finally looks forward to the speech synthesis technology based on deep learning.
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.54