情感语音合成

为了合成表达说话人情感状态的语音，研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析，利用基音同步叠加算法（PSOLA）合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位，根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征，从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明，使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感，通过韵律参数调节，可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。

MATLAB PEASS软件版本2.0，发布于2011年10月，由Valentin Emiya和Emmanuel Vincent在法国INRIA联合开发。该软件减少Audionamix在i3DMusic项目中提出的音频源分离计算时间，提供了一套客观指标用于评估音频源分离的感知动机。与BSS Eval类似，PEASS软件将失真信号分解为目标失真、干扰和伪像三个组件，并根据这些组件计算OPS（总体感知得分）、TPS（与目标相关的感知得分）、IPS（与干扰相关的感知得分）和APS（与工件相关的感知得分）四个质量得分。相较于SDR / ISR / SIR / SAR度量，PEASS的评分与人类评估更为

构建原则： 真实性：从日常语料中采集，保证真实性。 交互性：选择人们常用的语句，贴近真实情感。 连续性：选择情感转移多样的语料。 丰富性：利用表情、肢体等方式模拟情感，创造情感氛围。 语料来源： 筛选自然情感语料：从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料：由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料：通过制造情感氛围，引导说话人自然表达情感。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，全书180M，提供百度网盘链接，如失效请联系获取。

《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》详细介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的理论与实践。该书作者为北京航空航天大学宋知用老师。 资源说明:* 本书以电子版形式呈现，文件大小约为180MB。* 获取途径：百度网盘链接（失效请联系）。* 本书不包含代码，但代码可通过网络获取。

北京航空航天大学宋知用教授编著的《MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用》一书全面介绍了 MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用，内容涵盖语音信号的基本知识、语音信号分析方法、语音合成技术等。

语音信号处理作为数字信号处理的重要分支，本书详细介绍了多种语音信号分析和合成方法，以及MATLAB函数的应用。全书分为10章，前4章涵盖了语音信号处理的基本分析方法和相关MATLAB函数；第5至9章讨论了语音信号的预处理、特征提取及多种提取方法的MATLAB实现；第10章重点介绍了语音信号的合成和处理方法，包括基于时域基音同步叠加（TDPSOLA）的语音合成，并提供了相应的MATLAB程序。附录A中提供了调试复杂程序的方法和技巧。

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该工具为 MATLAB 中的 ImagePatch 函数提供了图形用户界面 (GUI) 包装器，简化合成图像和 HTML 图像映射的创建过程。