基于自动切分的PSOLA语音合成在大坝监控系统中的应用研究

摘要

依托于现代化建设的发展，我国的高坝大库越来越多，其安全监控的现代化、智能化、信息化发展需求日益凸显。各种现代化的技术手段和大量丰富的电子信息资源，提供和服务于大坝监控。语音合成技术能为我们提供接近自然语言的人机通讯方式，可以弥补自动化监测中对于现场预报的不足。本文对于语音合成技术应用于大坝监控系统进行了深入研究，实现大坝运行状况监测分析，进行准确地现场预报。
　　 论文对于波形拼接的常用算法基音同步叠加算法(PSOLA)进行研究，并在基于大语料库的汉语文语转化系统中，在感知线性预测系数(PLP)参数的基础上实现自动切分技术，通过提高音节边界的精度来影响最终合成的质量。大坝监控系统采用8位的ATMEGAL128为控制核心，结合语音监控模块，语音合成模块和语音存储模块共同实现语音合成播放。应用上述语音合成技术，在大坝板级监测系统预报部分实现的语音合成获得了比较满意的合成语音。试验结果表明，基于自动切分PSOLA技术实现的语音合成预报系统能很好地融合到现有的大坝监控系统中，实现大坝特定情况的现场播报预警功能。
　　 本课题实现的合成语音，具有算法实现简单，语音质量较好，便于工程应用，实用性强等特点，能很好的应用于大坝安全监测中。