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语音合成中的韵律建模方法研究的中期报告 韵律建模是语音合成技术中的重要环节之一，通过对韵律特征的建模，能够增强语音合成的自然度和流畅度。本中期报告主要介绍了语音合成中的韵律建模方法研究进展情况和未来研究方向。 目前，韵律建模主要分为基于规则和基于统计两种方法。 基于规则的韵律模型主要是通过语音信号的分析和规则进行语音合成，主要包括基频、时长和能量等韵律特征。基于规则的韵律模型模型设计简单，但缺乏对语音信号的建模能力，对于语音合成的效果不够理想。 基于统计的韵律模型是使用机器学习方法学习语音信号的统计规律，建立统计模型，包括上下文相关模型和基于条件随机场的韵律模型。基于统计的韵律模型效果优于基于规则的方法，但缺乏对语言知识和规则的解释性和可控性。 未来，韵律建模的研究有以下几个方向： 1. 联合建模：将基于规则和基于统计的方法结合起来，利用两种方法各自的优势来提高韵律建模的效果。 2. 上下文感知模型：考虑到上下文对韵律特征的影响，在建模时考虑上下文环境，并建立上下文感知的韵律模型。 3. 深度学习模型：利用深度学习等机器学习方法进行韵律建模，可以更好地处理语音信号的复杂性。 4. 多模态融合：结合语音信号和其他信息，如文本、面部表情、手势等，进行多模态融合，提高语音合成的效果。 总之，韵律建模是语音合成领域研究的重要方向，未来将会有更多的研究工作在此方面展开。