情感语音合成

为了合成表达说话人情感状态的语音，研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析，利用基音同步叠加算法（PSOLA）合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位，根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征，从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明，使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感，通过韵律参数调节，可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。

构建原则： 真实性：从日常语料中采集，保证真实性。 交互性：选择人们常用的语句，贴近真实情感。 连续性：选择情感转移多样的语料。 丰富性：利用表情、肢体等方式模拟情感，创造情感氛围。 语料来源： 筛选自然情感语料：从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料：由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料：通过制造情感氛围，引导说话人自然表达情感。

MATLAB PEASS软件版本2.0，发布于2011年10月，由Valentin Emiya和Emmanuel Vincent在法国INRIA联合开发。该软件减少Audionamix在i3DMusic项目中提出的音频源分离计算时间，提供了一套客观指标用于评估音频源分离的感知动机。与BSS Eval类似，PEASS软件将失真信号分解为目标失真、干扰和伪像三个组件，并根据这些组件计算OPS（总体感知得分）、TPS（与目标相关的感知得分）、IPS（与干扰相关的感知得分）和APS（与工件相关的感知得分）四个质量得分。相较于SDR / ISR / SIR / SAR度量，PEASS的评分与人类评估更为相关，适用于各种信道数量及其空间图像。安装软件只需解压缩文件到新目录，并下载第三方组件进行安装。

《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》详细介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的理论与实践。该书作者为北京航空航天大学宋知用老师。 资源说明:* 本书以电子版形式呈现，文件大小约为180MB。* 获取途径：百度网盘链接（失效请联系）。* 本书不包含代码，但代码可通过网络获取。

北京航空航天大学宋知用教授编著的《MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用》一书全面介绍了 MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用，内容涵盖语音信号的基本知识、语音信号分析方法、语音合成技术等。

语音信号处理作为数字信号处理的重要分支，本书详细介绍了多种语音信号分析和合成方法，以及MATLAB函数的应用。全书分为10章，前4章涵盖了语音信号处理的基本分析方法和相关MATLAB函数；第5至9章讨论了语音信号的预处理、特征提取及多种提取方法的MATLAB实现；第10章重点介绍了语音信号的合成和处理方法，包括基于时域基音同步叠加（TDPSOLA）的语音合成，并提供了相应的MATLAB程序。附录A中提供了调试复杂程序的方法和技巧。

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在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要任务，涉及对文本进行分析，提取其中的情感色彩，如正面、负面或中性情绪。本项目名为“根据情感词进行分析《文本情感分析代码》”，其核心目标是利用特定的算法和技术来进行分词和分句处理，并对词汇和句子进行情感评分。分词是情感分析的第一步，依赖于词典和统计模型，如jieba分词库、HMM和CRF等机器学习方法。分句使用NLTK中的PunktSentenceTokenizer和结巴分词的句子切分功能。情感词典如SentiWordNet、AFINN和SnowNLP用于快速打分，计算情感词的频率和情感强度。情感评分基于词典匹配和词权重加权求和，利用词向量和预训练模型捕获语境含义，提高评分准确性。情感极性判断可能涉及SVM、朴素贝叶斯、CNN和LSTM等算法，实现对情感强度和方向的分类。

这份包含1254个中文负面情感词语的资源，来源于微博，适用于情感分析等研究领域。