基于可训练文语转换系统的韵律模型优化的开题报告

基于可训练文语转换系统的韵律模型优化的开题报告一、研究背景及意义文语转换是自然语言处理中的一个研究领域，它是将一种自然语言文本转换为另一种自然语言文本的过程，常用于机器翻译、语音合成等领域。韵律模型是

基于可训练文语转换系统的韵律模型优化的开题报告 一、研究背景及意义 文语转换是自然语言处理中的一个研究领域，它是将一种自然语言 文本转换为另一种自然语言文本的过程，常用于机器翻译、语音合成等 领域。韵律模型是文语转换中的一个重要组成部分，它能够为语音合成 提供音调、音位时长等方面的信息。 现有的韵律模型大多是基于固定规则设计的，这种方法的缺陷在于 无法自适应地调整规则以适应不同的语料库和语种。另外，利用深度学 习技术构建的韵律模型可以更好地学习语音的声学特征，从而提高语音 合成的质量。 Transformer 因此，本研究打算利用基于的可训练文语转换系统， 结合深度学习技术，设计一种韵律模型并优化该模型的性能，以提高语 音合成的质量。 二、研究内容 1. Transformer 设计基于的韵律模型。 2. 借鉴注意力机制的思想，将模型的输出与输入相关的键值对进行 对齐，实现对音调与音位时长的预测。 3. 利用多种数据增强技术对模型进行训练，包括但不限于逆序、随 机删除等，以提高模型的泛化能力。 4. 对模型进行定性、定量的评估，并与其他韵律模型进行比较，验 证所设计的模型的优越性。 三、研究方法 1. Transformer 建立基于的韵律模型，并针对不同语种的语料库进 行训练。