基于Fujisaki模型的情感语音信号分析与合成的开题报告一、研究背景及意义情感是人类复杂的心理状态，而情感语音则是表现情感状态的一种特殊形式。情感语音分析与合成技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。广泛应用于语音合成、人机交互、心理学研究、语音情感识别等领域。随着深度学习技术的不断发展，情感语音合成技术的质量得到了极大的提升。常用的基于DNN的情感语音合成方法已经取得了一定的成功。但是，现有的情感语音合成方法还存在着一些问题。如发音不自然、语音发音时序不协调、声音交叉等问题。为了解决这些问题，本课题将着眼于基于Fujisaki模型的情感语音信号分析与合成的研究。二、研究内容及方案1.情感语音信号分析本课题研究将以Fujisaki模型为基础，结合基于深度学习的方法，进行情感语音信号分析。主要研究工作包括：（1）情感特征提取：提取语音信号的基本声学参数，如基频、谐波和声道参数等。（2）情感信息提取：在基本声学参数的基础上，结合深度神经网络，提取语音中的情感信息。（3）情感语音数据集构建：基于情感语音数据集，完成情感标注和信号预处理工作。2.情感语音合成本课题研究将以Fujisaki模型为基础，借助基于深度学习的语音合成技术，实现情感语音合成。主要研究工作包括：（1）基本声学参数预测：基于深度学习技术，预测语音信号的基本声学参数（基频、谐波、声道参数）。（2）情感信息引导：基于深度学习技术，引导生成的语音信号发音时序的协调和流畅，以达到合成语音的情感目标。（3）合成语音质量评价：分析不同模型下合成语音的音质和自然度等指标，并对比现有研究结果，对该模型进行评估和优化。三、研究预期结果本研究将结合Fujisaki模型和深度学习技术，实现情感语音信号分析与合成。预期研究结果具有以下方面的优点：（1）提高情感语音合成的质量和自然度，让生成的语音信号更贴近于自然语音。（2）为将来的情感语音应用提供更加丰富的特征，从而使得机器与人之间的自然交互更加流畅。（3）为深入探究人类情感表达与识别的机制和过程提供新的思路，具有一定的理论研究意义。四、研究计划1.研究阶段一（2022年3月至2022年8月）进行情感语音信号分析方案设计，明确情感特征提取、情感信息提取和情感语音数据集构建的具体实现方案，并完成相关算法的编写。2.研究阶段二（2022年9月至2023年2月）进行情感语音信号合成方案设计，明确基本声学参数预测、情感信息引导和合成语音质量评价等具体实现方案，并完成相关算法的编写。3.研究阶段三（2023年3月至2023年8月）在大规模情感语音数据集上进行实验验证，分析不同算法下合成语音的音质和自然度等指标，对比现有研究结果，对该模型进行评估和优化。完成论文和答辩准备工作。