基于深度学习的情感语音合成方法及设备的制作技术
基于深度学习的语音情感合成技术
基于深度学习的语音情感合成技术引言20年前，语音合成技术还像是一种遥远的梦想。
如今，语音合成已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
从智能语音助手到儿童玩具，从新闻播报到有声读物，语音合成技术的应用场景随处可见。
然而，即便在如此进步的时代，人们依然在寻找更加自然、更加感性的交流方式。
在这种背景下，基于深度学习的语音情感合成技术应运而生。
本文将从技术的发展历程、现有技术的挑战和未来发展方向三个方面分析基于深度学习的语音情感合成技术。
一、技术的发展历程语音合成从上世纪60年代开始发展，直到最近几年才开始真正得到广泛应用。
在专家的不断探索和努力下，语音合成技术不断进步和发展。
最开始的语音合成技术是基于规则的方法。
该方法需要手工编写规则来决定语音的发音，但随着语音库的增加和规则越来越复杂，这种方法变得难以管理和维护。
在上世纪80年代末和90年代初，统计语音合成方法跟进出现了。
这种方法根据大量语音数据来训练模型，以实现语音的合成。
然而，在实现高质量的音频时，统计方法也有很多困难。
从2010年开始，深度学习逐渐成为语音合成领域的明星技术，其卓越的性能在不断地被证明。
深度学习可以处理大规模的数据，并可以构建非常复杂的模型来提高精度和质量。
二、现有技术的挑战在现有的语音情感合成技术中，最大的挑战是如何实现更加自然、真实的音色和情感。
传统的语音合成技术往往会出现硬伤，比如模拟音色不够真实、语音过于单调等问题，尤其是在情感合成方面，传统方法的效果并不理想。
针对这些问题，研究人员们一直在努力探索新的技术路线。
比如，在音色方面，有些人提出了采用神经网络来生成音色的想法。
在情感合成方面，有些人则尝试结合情感识别技术，通过学习情感与语音特征之间的联系，从而实现更好的语音情感合成。
除此以外，语音情感合成还面临一个挑战，那就是少样本的训练。
对于许多语音合成任务，数据可能非常有限，因此如何在数据有限的情况下有效训练模型，也是一个需要解决的问题。
基于深度学习的自动化语音合成技术
基于深度学习的自动化语音合成技术在当今科技飞速发展的时代，自动化语音合成技术正以惊人的速度改变着我们与信息交互的方式。
基于深度学习的自动化语音合成技术，作为这一领域的前沿成果，为我们带来了更加自然、流畅和富有表现力的语音体验。
让我们先来了解一下什么是语音合成。
简单来说，语音合成就是将文字信息转化为可听的语音输出。
过去，传统的语音合成方法往往存在声音生硬、缺乏情感和韵律不自然等问题，听起来就像是机械的朗读。
然而，深度学习的出现彻底改变了这一局面。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。
在语音合成中，它能够自动学习语音的特征和模式，从而生成更加逼真的语音。
这其中的关键在于神经网络能够对大量的语音数据进行分析和理解，捕捉到语音中的细微变化和复杂规律。
那么，基于深度学习的自动化语音合成技术是如何工作的呢？它通常包括几个主要的步骤。
首先是文本分析，将输入的文字进行处理，提取出关键的信息，比如词汇、语法结构和语义等。
接下来是声学模型的构建，这是整个过程的核心部分。
声学模型通过深度学习算法学习语音的声学特征，如音高、时长、音色等，并根据文本分析的结果预测相应的声学参数。
然后，通过声码器将这些声学参数转换为实际的语音波形，最终生成我们听到的语音。
为了让语音合成更加自然和真实，研究人员在很多方面进行了努力。
例如，在情感表达方面，通过对不同情感状态下的语音数据进行学习，让合成的语音能够传达出喜怒哀乐等各种情感。
在韵律控制上，模仿人类说话时的语调、重音和节奏变化，使语音更加富有韵律感和节奏感。
这种技术在众多领域都有着广泛的应用。
在智能语音助手领域，如我们熟悉的 Siri、小爱同学等，能够与我们进行自然流畅的对话，为我们提供各种信息和服务。
在有声读物制作方面，大大提高了生产效率，为读者带来更加优质的听觉享受。
在导航系统中，清晰准确的语音提示让驾驶更加安全和便捷。
在教育领域，为在线学习提供了更加生动的教学资源。
然而，基于深度学习的自动化语音合成技术也面临着一些挑战。
基于深度学习的语音情感合成技术研究
基于深度学习的语音情感合成技术研究随着科技的不断发展，语音技术也在不断进步，其中一项重要的技术就是语音情感合成。
这项技术可以模拟人类语音中的情感，实现对语音的情感编辑和情感转换，因此具有广泛的应用前景。
近年来，深度学习技术的飞速发展，为语音情感合成技术提供了新的思路和方法。
基于深度学习的语音情感合成技术利用神经网络模型学习大量的语音数据，从而实现对语音的情感分析和情感转换。
下面将从背景、原理和应用三个方面进行探讨。
一、背景随着社会的发展和科技的进步，人们对语音技术的需求越来越高，不仅需要能够实时识别语音内容，还需要能够模拟人类语音中的情感，实现语音的情感编辑和情感转换。
传统的语音情感合成技术主要基于信号处理和模式识别方法，包括基于规则、基于统计和基于机器学习等方法，这些方法在一定程度上能够实现对语音情感的识别和转换，但面临的问题是精度和效率不高。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音情感合成技术得到快速发展，其基于大量语音数据的学习能够有效提升情感分析和情感转换的精度和效率。
目前，基于深度学习的语音情感合成技术已经被广泛应用于虚拟人物、智能客服、情感交互等领域。
二、原理基于深度学习的语音情感合成技术主要包括数据预处理、特征提取和情感分类三个过程。
具体流程如下：1. 数据预处理：数据预处理是指对原始语音数据进行预处理，包括去噪、归一化和分帧等处理。
2. 特征提取：特征提取是指从预处理后的语音数据中提取出有用的特征信息，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等特征。
3. 情感分类：情感分类是指将提取出的语音特征输入到神经网络模型中，通过学习从而实现对语音情感的分类和转换。
在数据预处理和特征提取方面，基于深度学习的技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，这些模型能够有效地提取语音数据中的特征信息，使得情感分类的精度和效率得到了提升。
在情感分类方面，基于深度学习的技术主要采用支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）等算法，这些算法能够有效地将语音特征映射到不同的情感类别中。
基于深度学习的情感语音合成算法研究
基于深度学习的情感语音合成算法研究第一章引言随着人工智能技术的快速发展，如今我们已经可以利用深度学习技术来进行情感语音合成。
情感语音合成是指通过计算机生成带有特定情感的语音，使得语音听起来更加真实、自然，并且具有特定的情感色彩。
这种技术在许多领域有着广泛的应用，如人机交互、教育和医疗等。
本文将围绕基于深度学习的情感语音合成算法展开研究，探讨其原理、方法以及应用前景。
第二章情感语音合成算法的原理与发展历程本章将介绍情感语音合成算法的原理及其发展历程。
首先，我们将对深度学习技术进行介绍，包括深度神经网络的结构和训练方法。
接着，我们将介绍情感语音合成算法的基本原理，以及常见的情感表示方法，如情感特征提取和情感分类。
最后，我们将回顾情感语音合成算法的发展历程，包括传统的统计模型方法与当前的基于深度学习的方法的对比分析。
第三章基于深度学习的情感语音合成算法研究现状本章将对当前基于深度学习的情感语音合成算法的研究现状进行综述。
我们将详细介绍几种常见的基于深度学习的情感语音合成算法，如基于生成对抗网络的方法和基于循环神经网络的方法。
同时，我们将着重讨论其特点、优势与局限性，并指出当前研究中存在的问题和挑战。
第四章基于深度学习的情感语音合成算法的模型设计与优化本章将重点介绍基于深度学习的情感语音合成算法的模型设计与优化方法。
我们将对不同的模型结构进行比较和分析，包括卷积神经网络、长短时记忆网络和变分自编码器等。
同时，我们将探讨如何通过优化目标函数和调整模型参数来提高情感语音合成算法的性能，并分析这些方法的效果和实用性。
第五章基于深度学习的情感语音合成算法的实验与评估本章将介绍基于深度学习的情感语音合成算法的实验与评估方法。
我们将详细描述实验的设计和数据集的选择，并介绍评估指标和评估方法，如主观评估和客观评估等。
同时，我们将呈现实验结果，并进行定量和定性的分析，以验证算法的性能和有效性。
第六章基于深度学习的情感语音合成算法在实际应用中的挑战与前景本章将探讨基于深度学习的情感语音合成算法在实际应用中面临的挑战与前景。
基于深度学习技术的语音合成系统设计与实现
基于深度学习技术的语音合成系统设计与实现语音合成技术是将文字或其他形式的信息转化为语音的技术。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习技术的语音合成系统逐渐成为主流。
本文将从系统设计和实现两方面，介绍基于深度学习技术的语音合成系统。
一、系统设计1. 数据预处理在语音合成系统设计中，数据预处理是非常关键的一步。
首先，需要收集大量的语音数据，涵盖不同的说话人、语言、语调、音量等变化。
然后，对收集到的语音数据进行去噪、增强处理，以提高系统的鲁棒性和准确性。
2. 声学特征提取声学特征提取是将语音信号转化为可供深度学习模型处理的特征表示的过程。
常用的声学特征提取方法包括MFCC （Mel-frequency cepstral coefficients）、FBANK（filter bank）等。
这些特征能够提取语音信号的频谱、时域和频域的相关信息，从而帮助深度学习模型更好地理解语音特征。
3. 深度学习模型选择在语音合成系统中，深度学习模型的选择非常重要。
目前较为常用的模型包括WaveNet、MelGAN、Tacotron等。
这些模型在语音合成的领域具有良好的效果，并能够生成自然流畅的语音。
4. 模型训练与优化在语音合成系统中，模型的训练与优化是不可或缺的步骤。
首先，需要利用收集到的数据集对深度学习模型进行训练，以使其可以准确地学习到语音特征和语音合成的规律。
然后，通过反向传播算法和优化算法，对模型的参数进行调整，以提高模型的性能和效果。
5. 兼容性与可扩展性设计语音合成系统在实际应用中需要具备良好的兼容性和可扩展性。
在设计系统时，需要考虑系统与不同平台、设备的兼容性，以便在不同的环境中使用。
同时，还需要考虑系统的可扩展性，以方便后续的功能扩展和升级。
二、系统实现1. 数据集的收集与处理在实现语音合成系统时，首先需要收集大量的语音数据作为训练集。
这些数据应尽可能覆盖不同的说话人、语言和语境，以提高系统的泛化能力。
《基于深度学习的蒙古语情感语音合成系统的研究与实现》范文
《基于深度学习的蒙古语情感语音合成系统的研究与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，情感计算成为了研究的重要方向之一。
其中，情感语音合成技术是情感计算领域的重要分支。
本文旨在研究和实现一个基于深度学习的蒙古语情感语音合成系统，旨在为蒙古语语音合成技术的发展和应用提供新的思路和方法。
二、研究背景及意义蒙古语作为我国少数民族语言之一，其语音合成技术的发展对于推动我国多语言语音合成技术的发展具有重要意义。
而情感语音合成技术则是在传统语音合成技术的基础上，加入情感因素，使合成的语音更加自然、生动。
因此，研究和实现蒙古语情感语音合成系统，不仅可以推动蒙古语语音合成技术的发展，还可以为情感计算领域的研究提供新的思路和方法。
三、相关技术综述3.1 深度学习技术深度学习是机器学习的一个分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了对复杂数据的自动学习和处理。
在语音合成领域，深度学习技术已经被广泛应用于声学模型、语言模型等方面。
3.2 蒙古语语音合成技术蒙古语语音合成技术是指利用计算机技术，将蒙古语文本转化为语音的技术。
目前，蒙古语语音合成技术已经取得了一定的研究成果，但仍存在一些挑战和问题需要解决。
四、系统设计与实现4.1 系统架构设计本系统采用深度学习技术，设计了一个基于循环神经网络的蒙古语情感语音合成系统。
系统主要包括文本预处理模块、声学模型模块、语言模型模块和合成模块等。
4.2 文本预处理模块文本预处理模块主要负责将输入的蒙古语文本进行分词、音节划分等处理，为后续的声学模型提供输入数据。
4.3 声学模型模块声学模型模块是本系统的核心模块之一，采用循环神经网络进行建模。
该模块主要根据文本预处理模块提供的输入数据，生成对应的声学特征参数，如音素时长、音强等。
4.4 语言模型模块语言模型模块主要负责根据输入的文本，生成合理的语音序列。
该模块可以采用基于统计的语言模型或基于深度学习的语言模型等方法。
4.5 合成模块合成模块主要负责将声学模型和语言模型输出的数据进行合成，生成最终的语音信号。
基于深度学习的智能语音合成与情感识别
基于深度学习的智能语音合成与情感识别智能语音合成与情感识别的深度学习技术智能语音合成和情感识别是基于深度学习技术的两个重要领域。
智能语音合成旨在将文字转化为自然、流畅的人工合成音频，而情感识别则旨在从语音中识别出说话者的情感状态。
这两个领域的发展有助于提升用户体验，拓展人机交互的应用场景，进一步推动人工智能技术在语音领域的应用。
一、智能语音合成的深度学习技术智能语音合成是将文字转化为自然、流畅的合成音频的技术。
传统的语音合成方法通常是基于规则或静态的语音库，而深度学习技术已经在语音合成领域取得了突破性进展。
深度学习技术通过建立复杂的神经网络模型，提取输入文本的语义和音素信息，并生成与之匹配的音频波形。
其中一个经典的深度学习模型是WaveNet，它是由DeepMind开发的基于卷积神经网络的语音合成模型。
WaveNet模型通过学习大规模语音数据的序列信息，能够生成高质量、富有语音风格的合成音频。
它不仅能够合成自然流畅的语音，还能够根据输入的文本情感信息，生成带有情感色彩的合成音频。
另外一个重要的深度学习模型是Tacotron，它是一种基于循环神经网络（RNN）的语音合成模型。
Tacotron模型通过将输入的文本转化为音素序列，并使用循环神经网络进行语音特征的建模，从而生成高质量的合成音频。
Tacotron模型的一大优势是能够根据输入文本的语义信息，自动调整语音合成的发音方式和语调，使得合成音频更加自然。
二、情感识别的深度学习技术情感识别是指从语音中自动识别出说话者的情感状态，包括愉快、悲伤、愤怒等。
传统的情感识别方法主要是基于手工设计的特征和分类器，但这种方法通常对于不同人的语音表达和环境背景的差异性不具有很好的鲁棒性。
而深度学习技术通过学习大规模的语音数据和情感标注信息，能够自动提取语音中的情感特征，并进行情感状态的分类。
深度学习情感识别模型通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者Transformer等网络结构，用于学习语音的高级特征。
基于深度学习的语音合成技术
基于深度学习的语音合成技术近年来，随着深度学习技术的发展，语音合成技术也得到了广泛的应用和发展。
基于深度学习的语音合成技术旨在处理语音信号，通过学习传统语音信号的特征，将数字信号转化为可听的语音。
这种技术是音频人工智能的一种应用，它具有广泛的应用前景，在自动交互、视频配音、个性化语音等领域都有广泛的应用。
下文将重点探讨这种技术的原理和应用。
一、技术原理基于深度学习的语音合成技术主要依靠神经网络，用于从大量不同的语音样本中学习语音的特征。
当一个神经网络被训练成识别语音的特定特征后，它就可用于合成语音的特征。
标准的语音合成模型，包括波形分析合成模型和基于统计规律的自然语音合成模型，在某些领域仍然具有沉淀的价值，但是随着深度学习技术的不断发展，这种模型逐渐被替代。
与传统的语音合成模型相比，深度学习模型有以下的优点：1.能够更好地模拟人类语音合成的过程，具有更好的语音合成性能；2.在处理大量语音数据时，深度学习模型较传统模型具有更强的鲁棒性和泛化能力。
具体地，基于深度学习的语音合成技术，主要基于卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络。
其中卷积神经网络主要用于语音信号的特征提取，循环神经网络主要用于序列预测，生成对抗网络则是为了在语音合成时更好地控制多种语音特性。
二、应用范围基于深度学习的语音合成技术可以用于多种领域。
以下是几种应用方式的描述。
1.语音识别与转换基于深度学习的语音识别和转换技术，旨在将不同的语音信号翻译成可读的文本，或从源语言转化为目标语言。
如此一种技术可用于语音转化成文字的场景，例如聊天机器人，语音识别和自动翻译。
2. 声音生成基于深度学习的语音合成技术，也可用来生成新的声音。
通常情况下，声音生成技术需要大量训练数据，以便算法能够学习语音的声学特征，并将其用于生成。
这种声音生成技术可用于视频游戏、虚拟助手、虚拟现实等方面。
3. 个性化语音合成基于深度学习的语音合成技术，可以用于个性化语音合成。
基于深度学习的语音合成技术
基于深度学习的语音合成技术1.引言语音合成技术是近年来快速发展的一项技术，它可以将输入的文本转换为自然流畅的语音输出，广泛应用于智能语音助手、智能客服、智能导航等领域，极大地提高了人机交互效率和体验。
本文将着重介绍基于深度学习的语音合成技术。
2.传统语音合成技术传统语音合成技术包括基于规则的语音合成和基于统计的语音合成两种。
(1) 基于规则的语音合成基于规则的语音合成是将输入的文本根据规则进行转换，生成语音输出。
其优点是输出语音稳定、准确，但缺点是需要大量的语言知识和规则，且往往无法生成自然流畅的语音。
(2) 基于统计的语音合成基于统计的语音合成依靠大量的语音数据和统计模型来生成语音输出。
其优点是无需手工编写规则，能够生成更为自然的语音输出，但缺点是需要大量的语音数据和计算资源。
3.基于深度学习的语音合成技术深度学习技术自2012年开始崛起，已经成为语音合成技术的主流。
基于深度学习的语音合成技术可以分为三类，分别是基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音合成、基于深度神经网络(DNN)的语音合成和基于生成对抗网络(GAN)的语音合成。
(1) 基于隐马尔可夫模型的语音合成基于HMM的语音合成是深度学习技术在语音合成领域应用的早期形式，其目标是计算出特征系数对应的概率分布，并根据分布生成语音输出。
但HMM技术存在欠拟合现象，输出语音不够自然流畅。
(2) 基于深度神经网络的语音合成基于DNN的语音合成是目前应用最为广泛的语音合成技术，其通过深度神经网络学习语音特征表示，然后根据表示生成语音输出。
相比于基于HMM的语音合成，基于DNN的语音合成输出更为自然流畅，和真实语音很难区分。
(3) 基于生成对抗网络的语音合成基于GAN的语音合成是近年来新兴的语音合成技术，它通过对抗学习策略，训练生成器和判别器网络，使生成器网络学习生成更为自然的语音输出。
相比于基于DNN的语音合成，基于GAN的语音合成能够生成更为真实的语音输出，但训练难度和计算成本也更高。
如何使用深度学习技术实现语音合成
如何使用深度学习技术实现语音合成近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，语音合成变得越来越广泛应用于各个领域。
语音合成是一种将文字转化为自然流畅语音的技术，旨在为用户提供更加人性化的交互体验。
本文将介绍如何利用深度学习技术实现语音合成，并探讨其中涉及的关键技术。
一、基本原理语音合成的基本原理是将给定的文本输入模型，经过一系列处理生成对应的语音波形。
深度学习技术为语音合成提供了一种强大的建模手段，其中最为常用的方法是利用神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
二、数据集准备在进行深度学习语音合成之前，需要准备一个高质量的语音数据集作为训练样本。
这个数据集应当包含多种不同的语速、语调和语音风格等。
同时，还需要准备对应的标注数据，即文本与语音的对应关系。
三、文本预处理在进行语音合成之前，需要对输入的文本进行预处理。
这包括将文本转化为字幕或音素表示的步骤。
字幕表示将文本切分为一个个的字符序列，而音素表示则是将文本转化为对应的音素序列。
这样做的目的是为了方便模型对文本进行建模。
四、模型训练在进行模型训练之前，需要选择合适的神经网络模型架构。
常用的模型包括循环神经网络（RNN）、Transformer等。
这些模型能够学习输入文本与对应语音之间的映射关系，从而实现语音合成。
模型训练的目标是让模型尽可能地输出与真实语音接近的语音波形。
五、声音质量改进在语音合成的过程中，往往会遇到一些问题，例如语音的自然度和流畅度。
为了改善声音质量，可以通过对模型进行调优或者采用声音增强技术。
例如，可以引入声码器网络或者使用声音增强算法来提高语音合成的质量。
六、后处理语音合成完成后，还需要进行后处理来进一步优化合成结果。
后处理的目标是修复合成语音中的一些错误或者增强语音的自然度。
例如，可以利用图像信号处理技术对语音波形进行滤波或者去噪。
综上所述，利用深度学习技术实现语音合成需要进行数据集准备、文本预处理、模型训练、声音质量改进以及后处理等步骤。
基于深度学习的语音情感合成技术研究
基于深度学习的语音情感合成技术研究随着人工智能技术的不断发展，语音情感合成技术成为了一个备受关注的研究领域。
基于深度学习的语音情感合成技术具有巨大的潜力，可以为人们提供更加逼真、情感丰富的语音合成体验。
本文将深入研究基于深度学习的语音情感合成技术，探讨其原理、应用以及未来发展方向。
一、引言随着人工智能技术和语音合成技术的不断进步，基于深度学习的语音情感合成技术逐渐受到了广泛关注。
传统的语音合成系统往往无法准确地传达出特定情感，而基于深度学习的方法可以通过学习大量真实数据中蕴含的情感特征来实现更加自然、真实和富有表现力的语音。
二、基于深度学习的语音情感合成原理基于深度学习方法进行语音情感合成主要分为两个步骤：特征提取和声码器生成。
特征提取阶段主要通过使用卷积神经网络或长短时记忆网络等模型，从输入的语音信号中提取出与情感相关的特征表示。
声码器生成阶段则使用生成对抗网络或循环神经网络等模型，将特征表示映射为自然语音。
三、基于深度学习的语音情感合成应用基于深度学习的语音情感合成技术在多个领域具有广泛应用前景。
首先，它可以被用于电子游戏、虚拟现实等娱乐领域，为用户提供更加逼真、具有情感表达能力的虚拟角色对话。
其次，它可以被应用于教育领域，在教学过程中为学生提供更加生动有趣的教育内容。
此外，在智能客服、智能助理等人机交互场景中也可以使用该技术来提升用户体验。
四、基于深度学习的语音情感合成技术挑战与解决方案尽管基于深度学习的语音情感合成技术取得了显著进展，但仍然面临一些挑战。
首先是数据不平衡问题，由于不同情感状态下可用数据量存在差异，模型在训练过程中可能会出现偏差。
解决这个问题的方法包括数据增强、迁移学习等。
其次是情感表达的一致性问题，不同的情感状态之间可能存在模糊的边界，如何准确地捕捉情感之间的差异是一个难点。
解决这个问题可以通过引入更多情感类别、增加对边界情感状态的训练等方法来改善。
五、基于深度学习的语音情感合成技术未来发展方向基于深度学习的语音情感合成技术在未来还有很大发展空间。
基于深度学习的语音情感识别与情感合成技术研究
基于深度学习的语音情感识别与情感合成技术研究摘要：语音是人们交流与表达情感的重要方式之一，语音情感识别与情感合成技术的研究对于人机交互、智能语音助手等领域具有重要意义。
本文基于深度学习方法，综述了语音情感识别与情感合成技术的研究现状，并探讨了未来的发展方向。
一、引言语音是一种重要的情感表达方式，具有传递情感、表达意图等功能。
因此，语音情感识别与情感合成技术的研究对于人机交互、智能语音助手等领域具有重要意义。
而深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在语音情感识别与情感合成技术的研究中得到了广泛应用。
二、语音情感识别技术语音情感识别技术是指通过分析语音信号的特征，从中自动判断出语音中所蕴含的情感信息。
近年来，深度学习在语音情感识别技术中取得了显著的进展。
深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型被广泛应用于语音情感识别任务。
同时，借助深度学习方法，研究者们结合情感词典和语音数据集，进一步提高了情感识别的准确性和鲁棒性。
三、语音情感合成技术语音情感合成技术是指根据给定的文字或情感标签，通过生成语音信号来表达相应的情感状态。
深度学习方法被广泛应用于语音情感合成技术中的两个主要任务，即情感状态分类和语音信号生成。
情感状态分类任务通过深度学习模型对输入的文字或情感标签进行分类，从而实现对语音信号中情感状态的判别。
语音信号生成任务则是通过深度学习模型，根据输入的文字或情感标签生成对应的语音信号。
四、数据集与评价指标语音情感识别与情感合成技术的研究离不开有效的数据集和评价指标。
常用的语音情感识别数据集包括IEMOCAP、EMO-DB等，而语音情感合成数据集则需要人工合成或采集。
在评价指标方面，准确率、查准率、查全率等是常用的用于评估情感识别效果的指标，而在语音情感合成任务中，常用的评价指标包括语音质量、情感准确性等。
五、发展趋势与挑战语音情感识别与情感合成技术在未来的发展中面临一些挑战。
首先，语音情感识别在多语种、多样本等复杂场景下的准确性和鲁棒性仍需提高。
基于深度学习的语音情感合成系统
基于深度学习的语音情感合成系统随着现代科技的发展和人工智能技术的应用，人们的生活变得越来越智能化。
语音情感合成系统作为人工智能应用的一种重要形式，不断地得到了各种领域的应用。
语音情感合成技术是指将计算机生成的声音和语音级联起来，实现对话系统、接待电话、教学软件、游戏等软件的主要交流方式，从而为用户带来更舒适、贴心和精心的用户体验。
尤其是在新冠疫情期间，语音情感合成系统的应用越来越广泛。
因为疫情期间，人们需要保持社交距离，不能随意与外界交流。
这时，语音情感合成系统便能够代替人类对话，为人们带来了极大的便利。
然而，目前市面上大多数的语音情感合成系统并不能很好的模仿人类的语音模式，很难表达自然、真实的情感。
因此，我们需要基于深度学习的技术来实现精准地语音情感合成。
深度学习技术的优势深度学习是一种逐层处理的机器学习算法，这些处理过程象征着数据从底层到高层的表征优化。
深度学习技术利用神经网络算法进行模型训练和调节，从而提高了复杂模型的精度和鲁棒性。
相比传统的机器学习算法，深度学习技术能够从数据中自动提取特征，从而实现了更加精准的分类和预测。
在语音情感合成系统中，深度学习技术可以从原始音频数据中提取更有意义的特征，并进行更加精细的情感模拟。
相比传统的语音合成技术，基于深度学习的语音情感合成系统可以更准确地识别和模拟不同的情感状态，从而实现更加真实、自然的语音交互效果。
深度学习的应用场景基于深度学习的语音情感合成系统可以广泛应用于各种场景，比如：1.智能客服为了能够更好地与客户建立联系，许多公司都采用了智能客服系统。
语音情感合成技术可以为智能客服系统提供更加自然、真实的语音交互效果，增强客户与机器的沟通体验。
2.教学软件对于语音教育软件，语音情感合成系统能够增强软件的应用体验，使得软件更能引起学生的兴趣。
通过语音情感合成技术，教学软件还可以模拟老师对学生的语音反馈，使学生更好地理解和掌握知识。
3.游戏游戏中的语音情感合成系统可以模拟游戏人物的语音反馈，使得游戏更加自然、真实。
基于深度学习的语音情感生成技术的研究
基于深度学习的语音情感生成技术的研究一、绪论随着人工智能的飞速发展，深度学习技术在语音领域的应用也越来越广泛。
语音情感生成技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，其主要应用于语音合成、唱歌、自动对话等领域。
本文将深入探讨基于深度学习的语音情感生成技术的研究现状、存在的问题及未来发展方向。
二、研究现状1.语音合成技术语音合成技术是指将文本转化为能够被机器朗读的语音，通过深度学习可以实现更加自然的语音合成效果。
其中，最为常用的技术为循环神经网络（RNN）。
随着技术的不断发展，基于深度学习的语音合成技术的效果越来越接近于真实人声。
2.唱歌技术基于深度学习的唱歌技术可以实现自动歌曲创作、歌声变换等功能。
目前，主流的技术是基于Wavenet和LSTM进行的声音生成，可以实现高质量的歌曲创作和歌声变换。
3.自动对话技术自动对话技术主要应用于虚拟人类机器人、智能客服等领域。
随着深度学习技术的进步，机器人的对话效果不断逼近于真人水平，可以实现更加自然的对话交流。
三、存在的问题1.数据问题基于深度学习的语音情感生成技术需要大量的数据支持，但是目前能够使用的情感语音数据集比较有限，导致训练出来的模型效果并不是很好。
2.情感表达问题语音情感生成技术需要针对不同情感状态进行训练，但是对于情感表达方式的把握，不仅要考虑语音声音的参数，还需要考虑人脸表情、身体语言等非语言因素。
3.标签问题情感分类标签的设计也会影响到训练模型的效果。
目前，情感标签通常以离散值的方式呈现，但是在实际应用中，情感常常是连续的和模糊的，如何设计合适的标签是一个值得探讨的问题。
四、未来的发展方向1.原始数据集的扩充为了解决数据问题，需要对现有情感数据集进行扩充，同时开发一些情感语音数据库。
2.跨模态情感表达针对情感表达问题，可以通过将语音情感与面部表情、身体语言等非语言因素进行联合，以增强模型对不同情感状态的识别和表达能力。
3.探索新的情感标签方法在解决标签问题的同时，也需要探索新的标签设计方法，以更好地反应情感的连续性和模糊性。
基于深度学习的语音情感合成技术研究与开发
基于深度学习的语音情感合成技术研究与开发近年来，深度学习技术的迅猛发展使得计算机在智能化领域取得了巨大的进展。
其中，语音情感合成技术对将人工智能落地应用于生产和生活产生了深刻的影响。
语音情感合成技术可以基于文本内容生成带有情感的语音，实现了对情感的识别和表达。
在语音合成技术的基础上，情感合成技术可以让计算机模拟出人类的情感表达，这对于提高计算机智能化表达的自然性和可信度具有非常重要的意义。
语音情感合成技术的研究和发展是非常具有挑战性的。
由于情感的复杂性和多样性，如何从语音信号中提取出情感信息是一个非常困难的问题。
传统上，人们通常根据声音的音调、音高、语速以及语言表述方式来判断一句话的情感类型。
但这些方法都存在局限性，不能够准确地获取情感信息。
所以，基于深度学习的语音情感合成技术显得尤为重要。
根据已有研究成果和实际应用情况，基于深度学习的语音情感合成技术主要包括三个主要的发展方向。
下面将针对这三个方向进行分析和探讨。
一、基于情感分类的语音合成技术基于情感分类的语音合成技术是最为基础和常见的一种语音情感合成方法，在语音合成系统中，可以通过对输入文本进行情感预测，然后通过情感状态来控制语音合成的过程，从而实现语音合成时语言朗读的情感表现。
例如，声学模型可以使用循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) ，从语音信号中提取音频特征。
在情感建模中，RNNs 和CNNs 通常被用作分类模型，将情绪数据映射到不同的情感标签。
该方法通常使用大量的数据集作为训练的基础，以实现更好的预测效果。
实际应用中，可以通过这种方法生成根据不同情感状态的语音朗读，从而让计算机的语音表达更加自然、生动。
二、基于对抗生成网络的语音情感合成技术对抗生成网络 (GAN) 也可以用于语音情感合成，其基本思想是通过两个对抗的神经网络，一个生成器和一个判别器，来生成逼近真实语音的虚假语音。
在对抗生成网络中，生成器被训练为生成具有特定情感标签的高质量的虚拟语音，同时判别器被训练为分辨真实语音和虚假语音。
基于深度学习的音频情感识别与情感合成技术研究
基于深度学习的音频情感识别与情感合成技术研究音频情感识别与情感合成技术是基于深度学习的重要应用之一。
本文将对基于深度学习的音频情感识别与情感合成技术进行研究，讨论其原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的潜在应用价值。
音频情感识别是指通过分析音频信号的语音、音调、语速等特征，识别出其中蕴含的情感信息。
传统的音频情感识别方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，这种方法存在特征提取过程中主观性高、表达能力有限等问题。
而基于深度学习的音频情感识别技术则通过训练深度神经网络模型，从原始音频数据中直接学习情感特征，并利用这些特征进行情感识别。
基于深度学习的音频情感识别技术主要包括两个关键步骤：特征提取和分类。
特征提取阶段使用卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）等模型对原始音频数据进行表示学习，提取其中的情感特征。
分类阶段则使用全连接神经网络（FCN）或支持向量机（SVM）等模型将特征映射到对应的情感类别上。
这种端到端的学习方法能够自动从数据中学习到更具判别性的特征，从而提高情感识别的准确率和鲁棒性。
在实际应用中，基于深度学习的音频情感识别技术已经取得了许多成功。
例如，基于这种技术的情感识别系统可以帮助客户服务中心自动分析来电用户的情感状态，从而提供更加个性化和高效的服务；在社交媒体中，情感识别技术可以用于分析用户对不同话题或事件的情感反馈，为市场调研和舆情分析提供有力支持。
除了音频情感识别，基于深度学习的音频情感合成技术也日益受到关注。
音频情感合成是指通过对感情状态的建模和生成，将相应的情感信息合成为音频信号。
传统的音频情感合成方法通常基于规则或统计模型，缺乏自然、个性化和可控性等方面的表达能力。
而基于深度学习的音频情感合成技术可以通过学习大量现实语料库中的情感信息，实现更自然、真实的情感合成。
基于深度学习的音频情感合成技术主要包括两个关键步骤：情感建模和情感合成。
情感建模阶段使用深度神经网络模型对情感信息进行学习和表示，学习到情感空间的分布和转换规律。
基于深度学习的语音情感合成与转换技术研究
基于深度学习的语音情感合成与转换技术研究随着深度学习技术的快速发展，语音合成和语音转换技术也取得了显著的突破。
其中，基于深度学习的语音情感合成与转换技术成为了研究的热点。
本文将探讨这一领域的最新进展，同时介绍相关技术的原理及应用领域。
语音情感合成是指通过深度学习模型将文本转换为带有情感色彩的语音。
这一技术的目的是在语音合成中注入情感，使得合成后的语音更加生动、富有表现力。
具体而言，语音情感合成技术需要解决两个关键问题：情感特征提取和情感转换模型。
在情感特征提取方面，研究人员通过深度学习模型从输入文本中提取情感相关的特征。
其中，情感词典、情感标签和情感注释数据是常用的情感特征提取方法。
情感词典是一种将情感词汇与情感极性相关联的数据库，可以用于情感词的提取；情感标签是指对文本进行情感分类的标签，如“开心”、“悲伤”等；情感注释数据则是通过众包方式对文本进行情感标注，从而获得情感特征。
通过这些方法获取的情感特征可以用于之后的情感转换模型。
情感转换模型是将提取出的情感特征与原始的语音信号进行转换的模型。
深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），被广泛应用于情感转换模型的构建。
这些模型通过训练，学习到将不同情感特征映射到相应语音信号的转换规则。
通过将文本输入到深度学习模型，利用训练好的模型进行情感转换，最终得到带有特定情感的语音合成。
基于深度学习的语音情感合成技术在多个领域具有广泛的应用潜力。
首先，它可以用于影视配音，根据剧情的变化自动调整语音合成的情感，使得配音更加贴合剧情。
其次，语音情感合成技术可以用于智能语音助手，使得助手的语音更加自然、生动，提升用户体验。
此外，该技术还可以用于虚拟主播、游戏角色等领域，为虚拟角色赋予情感，增加人机交互的沉浸感。
除了语音情感合成技术，基于深度学习的语音情感转换技术也备受关注。
与情感合成相比，语音情感转换更加复杂，需要将已有语音信号转换为具备特定情感的声音。
如何利用深度学习技术进行语音合成
如何利用深度学习技术进行语音合成深度学习技术在近年来取得了巨大的突破和应用，其中之一就是语音合成。
语音合成是将文字转换为声音的过程，它在人工智能领域扮演着重要角色，广泛应用于语音助手、虚拟人物、自动导航等方面。
利用深度学习技术进行语音合成可以提高合成声音的自然度和表达能力。
本文将介绍如何利用深度学习技术进行语音合成，并探讨其应用前景与挑战。
一、深度学习在语音合成中的应用1.1 声码器模型声码器模型是实现语音合成的重要组件之一。
它负责将输入的文字转换为相应的声波信号。
近年来，基于神经网络的声码器模型取得了较好的效果，主要有以下几种模型：（1）循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)：通过循环层接收序列信息并处理长期依赖关系；（2）长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)：通过门机制有效处理梯度消失和梯度爆炸问题；（3）变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)：通过引入潜在向量来实现语音的风格变换。
1.2 文本处理在进行语音合成之前，需要对输入的文本进行处理。
文本预处理涉及到分词、转换为音素或拼音等操作。
这些操作可以提高模型的学习能力和泛化能力，并增强语音合成的自然度。
1.3 束搜索算法束搜索算法广泛应用于语音合成中，用于找到最优的模型参数。
它是一种基于图搜索的算法，通过维护一个贪心的堆栈来帮助选择最佳候选序列。
束搜索算法可以有效解决语音合成中存在的优化问题，提高合成效果。
二、深度学习技术在语音合成中面临的挑战2.1 语音样本获取困难深度学习技术在许多领域取得成功很大程度上要归功于庞大又高质量的数据集。
然而，与图像和文本相比，获取大规模高质量的语音样本非常困难。
传统方法依赖专业演员录制标准发音样本，而深度学习需要更多样本和更丰富多变的发声情感表达。
2.2 异质语音风格合成语音合成的一个重要挑战是合成不同说话人和风格的语音。
基于深度学习的语音合成技术
基于深度学习的语音合成技术在当今科技飞速发展的时代，语音合成技术已经成为了一项令人瞩目的创新成果。
它为我们的生活带来了诸多便利，从智能语音助手到有声读物，从导航系统到虚拟角色的配音，语音合成技术的应用无处不在。
而在这背后，基于深度学习的语音合成技术更是发挥了关键作用。
那么，什么是基于深度学习的语音合成技术呢？简单来说，它是利用深度学习算法和模型，让计算机能够像人类一样生成自然流畅的语音。
这可不是一件简单的事情，要让计算机理解语言的规律和韵律，并将其转化为逼真的声音，需要解决很多复杂的问题。
深度学习在语音合成中的应用，主要依赖于神经网络模型。
这些模型通过对大量的语音数据进行学习，从而掌握语音的特征和模式。
比如说，它们会学习不同音素的发音方式、语音的语调变化、语速的快慢等等。
就好像一个学生通过大量的练习题来掌握知识一样，神经网络模型通过大量的语音数据来学习如何合成自然的语音。
在基于深度学习的语音合成技术中，有几个关键的步骤。
首先是数据的收集和预处理。
为了让模型能够学习到丰富多样的语音样本，需要收集大量的语音数据，包括不同人的声音、不同的语言风格和情感表达等。
然后对这些数据进行清洗、标注和预处理，以便模型能够更好地理解和学习。
接下来是模型的训练。
这是整个过程中最核心的部分。
常见的模型有循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型会根据输入的语音数据，不断调整内部的参数，以优化语音合成的效果。
在训练过程中，模型会尝试预测下一个语音片段，通过不断的反馈和调整，逐渐提高预测的准确性和语音的自然度。
当模型训练完成后，就可以进行语音合成了。
输入需要合成的文本，模型会根据学习到的知识和模式，生成相应的语音信号。
但这还不是最终的结果，还需要对生成的语音进行后处理，比如调整音量、音色、语速等，以使其更加符合我们的需求。
基于深度学习的语音合成技术具有很多优势。
首先，它能够生成非常自然流畅的语音，几乎可以与真人的语音相媲美。
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本技术公开一种基于深度学习的情感语音合成方法及装置，属于语音合成领域，该方法至少包括如下步骤：提取待处理文本信息及待处理文本信息的前文信息，前文信息包括前文文本信息；为待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息；以情感特征信息及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二模型合成情感语音，该方法能实现在仅获得文本信息的基础上，基于深度学习，实现情感语音的合成，而不需要人工预先对每个声学发音进行标注情感，该方法在缩减人力成本的同时，可进一步降低标注误差，提高情感信息的切合度，丰富对话语音情感，提升合成语音的自然度、流畅度，提高人机交流体验，且适应性较广。
权利要求书1.一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：提取待处理文本信息及所述待处理文本信息的前文信息，所述前文信息包括前文文本信息；以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息；以所述情感特征信息及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二模型合成情感语音。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，所述第一模型包括依次连接的第一子模型、第二子模型及第三子模型，所述以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息，具体包括如下子步骤：以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第一子模型进行特征提取以获得第一中间输出；以所述第一中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二子模型进行特征提取以获得情感类型及第二中间输出；以所述第二中间输出、待处理文本信息、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第三子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，当所述前文信息还包括前文语音信息时，所述第一模型包括依次连接的第四子模型、第五子模型及第六子模型，所述以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息，具体包括如下子步骤：以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第四子模型进行特征提取以获得第四中间输出；以所述第四中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第五子模型进行特征提取以获得第五中间输出；以所述第五中间输出、待处理文本信息、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第六子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，预先训练所述第二模型时，具体包括如下子步骤：提取视频样本的视频图像样本、文本信息样本及对话信息样本；按照预设情感分类，对所述视频图像样本进行标注获得情感标注信息样本；以所述视频图像样本为输入，以所述情感标注信息样本为输出，训练第三模型，并提取所述第三模型的第三中间输出作为所述视频图像样本的情感信息；以所述情感信息及文本信息样本为输入，以对话信息样本为输出，训练第二模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，预先训练所述第一模型时，具体包括如下子步骤：提取视频样本的当前文本信息样本及前文信息样本，所述前文信息样本包括前文文本信息样本；以所述当前文本信息样本及前文信息样本为输入，且以所述当前文本信息样本相对所述前文信息样本的情感是否变化为输出，训练获得所述第一子模型，并提取所述第一子模型中间输出的第一中间输出；以所述第一中间输出及当前文本信息样本为输入，且以情感类型为输出，训练获得所述第二子模型，并提取所述第二子模型中间输出的第二中间输出；以所述第二中间输出、当前文本信息样本、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，且以所述模型三获得的情感信息为输出，训练获得所述第三子模型。
6.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，预先训练所述第一模型时，具体包括如下子步骤：提取视频样本的当前文本信息样本及前文信息样本，所述前文信息样本包括前文文本信息样本及前文语音信息样本；以所述当前文本信息样本及前文信息样本为输入，且以所述当前文本信息样本相对所述前文信息样本的情感是否变化为输出，训练获得所述第四子模型，并提取所述第四子模型中间输出的第四中间输出；以所述第四中间输出及当前文本信息样本为输入，且以情感类型为输出，训练获得所述第五子模型，并提取所述第五子模型中间输出的第五中间输出及情感类型；以所述第五中间输出、当前文本信息样本、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，且以所述模型三获得的情感信息为输出，训练获得所述第六子模型。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于深度学习的情感语音合成方法，其特征在于，所述预先训练所述第二模型时，还包括视频样本预处理，其至少包括：按照预设时间间隔，将所述视频图像样本分为若干段视频图像子样本，并将任一时间间隔内的文本作为当前文本信息样本，将所述任一时间间隔之前的文本作为前文文本信息样本。
8.一种基于权利要求1～7任意一项所述方法的基于深度学习的情感语音合成装置，其特征在于：所述装置至少包括：提取模块：用于提取待处理文本信息及所述待处理文本信息的前文信息，所述前文信息包括前文文本信息；情感特征信息生成模块：用于以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息；情感语音合成模块：用于以所述情感特征信息及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二模型合成情感语音。
9.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的情感语音合成装置，其特征在于，所述第一模型包括依次连接的第一子模型、第二子模型及第三子模型，所述情感特征信息生成模块至少包括：第一特征提取单元：用于以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第一子模型进行特征提取以获得第一中间输出；第二特征提取单元：用于以所述第一中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二子模型进行特征提取以获得情感类型及第二中间输出；第三特征提取单元：：用于以所述第二中间输出、待处理文本信息、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第三子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
10.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的情感语音合成装置，其特征在于，当所述前文信息还包括前文语音信息时，所述第一模型包括依次连接的第四子模型、第五子模型及第六子模型，所述情感特征信息获取模块至少包括：第四特征提取单元：用于以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第四子模型进行特征提取以获得第四中间输出；第五特征提取单元：用于以所述第四中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第五子模型进行特征提取以获得第五中间输出；第六特征提取单元：用于以所述第五中间输出、待处理文本信息、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第六子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
技术说明书一种基于深度学习的情感语音合成方法及装置技术领域本技术涉及语音合成领域，特别涉及一种基于深度学习的情感语音合成方法及装置。
背景技术当前社会发展，人们希望机器能够代替人工进行一些简单而频繁的工作，例如播报、简单的客服工作。
就希望能够与机器进行自然和谐的交流，语音作为人类社会重要的交流方式，很大程度上决定了这种人机自然和谐交流的实现。
因此语音合成在情感计算、信号处理领域具有很重要的研究意义。
而细腻的情感表达则能够较大地提高合成语音的自然度。
现有做法一般基于标注信息，由人工来对每个语音里的每个声学发音进行标注文字、情感等，或由人工设定各种情感基础频率的均值范围、方差和语音的能量、时长、方差等参数。
相当于设定好规格，合成时从中取出来拼接而成。
这种做法相对传统，皆由人工而定，标注人员首先要进行标注的培训，此时标注人员对标注的标准理解不同，就会在标注时对于一句话中的语气理解不同，导致没有统一的标准，标注误差大；情感切合度低的同时，标注内容适应场景也固定死板，不具备多样性，超出应用场景合成的语音情感将非常机械、死板，有比较突出的违和感，并且数据标注阶段人力成本较大。
技术内容为解决上述技术问题，本技术提供了一种基于深度学习的情感语音合成方法及装置，其能实现不进行人工逐一文字标注情感的情况下进行情感语音的合成。
本技术实施例提供的技术方案如下：第一方面，提供一种基于深度学习的情感语音合成方法，所述方法至少包括如下步骤：提取待处理文本信息及所述待处理文本信息的前文信息，所述前文信息包括前文文本信息；以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息；以所述情感特征信息及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二模型合成情感语音。
在一些较佳的实施方式中，所述第一模型包括依次连接的第一子模型、第二子模型及第三子模型，所述以所述待处理文本信息及前文信息输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息，具体包括如下子步骤：以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第一子模型进行特征提取以获得第一中间输出；以所述第一中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第二子模型进行特征提取以获得情感类型及第二中间输出；以所述第二中间输出、待处理文本信息、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第三子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
在一些较佳的实施方式中，当所述前文信息还包括前文语音信息时，所述第一模型包括依次连接的第四子模型、第五子模型及第六子模型，所述以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先构建的第一模型生成情感特征信息，具体包括如下子步骤：以所述待处理文本信息及前文信息为输入，通过预先训练的第四子模型进行特征提取以获得第四中间输出；以所述第四中间输出及待处理文本信息为输入，通过预先训练的第五子模型进行特征提取以获得第五中间输出；以所述第五中间输出、待处理文本信息、、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，通过预先训练的第六子模型进行特征提取以获得情感特征信息。
在一些较佳的实施方式中，预先训练所述第二模型时，具体包括如下子步骤：提取视频样本的视频图像样本、文本信息样本及对话信息样本；按照预设情感分类，对所述视频图像样本进行标注获得情感标注信息样本；以所述视频图像样本为输入，以所述情感标注信息样本为输出，训练第三模型，并提取所述第三模型的第三中间输出作为所述视频图像样本的情感信息；以所述情感信息及文本信息样本为输入，以对话信息样本为输出，训练第二模型。
在一些较佳的实施方式中，预先训练所述第一模型时，具体包括如下子步骤：提取视频样本的当前文本信息样本及前文信息样本，所述前文信息样本包括前文文本信息样本；以所述当前文本信息样本及前文信息样本为输入，且以所述当前文本信息样本相对所述前文信息样本的情感是否变化为输出，训练获得所述第一子模型，并提取所述第一子模型中间输出的第一中间输出；以所述第一中间输出及当前文本信息样本为输入，且以情感类型为输出，训练获得所述第二子模型，并提取所述第二子模型中间输出的第二中间输出；以所述第二中间输出、当前文本信息样本、情感类型或接收的用户指定情感类型为输入，且以所述模型三获得的情感信息为输出，训练获得所述第三子模型。