1. 本选题研究的目的及意义
语音合成技术作为人机交互的重要组成部分，近年来受到越来越多的关注。
其旨在将文本信息转换为自然流畅的语音，在语音助手、智能客服、有声读物等领域具有广泛的应用前景。
共振峰语音合成作为一种重要的语音合成方法，具有合成语音清晰自然、对数据量要求低等优势，因此研究共振峰语音合成算法具有重要的理论意义和实用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
共振峰语音合成技术自上世纪70年代提出以来，经过几十年的发展，已经取得了显著的成果，但仍然面临着语音自然度和可懂度等方面的挑战，需要不断探索和创新。
1. 国内研究现状
国内学者在共振峰语音合成领域开展了一系列研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从以下几个方面对共振峰语音合成算法进行深入研究：1.深入研究传统共振峰语音合成算法，分析其优缺点以及对合成语音质量的影响因素，为后续研究奠定基础。
2.研究基于深度学习的共振峰预测方法，利用深度神经网络强大的非线性建模能力，提高共振峰预测的精度和鲁棒性。
3.研究共振峰平滑与插值技术，采用先进的信号处理方法，消除共振峰轨迹中的不连续和跳变，提升合成语音的自然度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：-深入研究语音信号产生模型、共振峰的概念及提取方法、共振峰语音合成基本原理以及语音合成评价指标等基础理论知识。
-分析传统共振峰语音合成算法的优缺点，研究基于深度学习的共振峰预测方法，并探讨共振峰平滑与插值技术以及基音周期与时长控制策略。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的共振峰预测方法，该方法能够有效提高共振峰预测的精度和鲁棒性，为共振峰语音合成提供更加准确的声学参数。
2.研究并实现一种新的共振峰平滑与插值技术，该技术可以有效减少共振峰轨迹中的不连续和跳变，提高合成语音的自然度。
3.探索一种基于文本信息的基音周期与时长控制策略，该策略能够根据文本内容自动调整基音周期和音素时长，增强合成语音的表现力和韵律感。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王仁远, 刘文举, 常晓丹, 等. 基于深度学习的语音合成技术综述[J]. 电声技术, 2021, 45(1): 1-8.
[2] 刘坤, 艾超, 蔡莲红, 等. 汉语韵律特征预测模型的比较研究[J]. 声学学报, 2019, 44(6): 1074-1083.
[3] 刘刚. 语音合成技术的发展现状与趋势[J]. 声学技术, 2018, 37(2): 113-117.
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