基于C#的将文字语音输出，适合初学者，基于FROM的文件

TTS Text-to-speech（文字转语音）服务C#源码

之前做的一个软件工程大作业，尝试把HTK中的部分代码提取出来，完成从Wave文件到MFCC文件的搭建过程。 运行程序时，需要在D:\Program\下，建一个3link文件夹，并在其中放一个抽样率为16000的wev文件。同时，在D:\Program\下，建一个4para文件夹，用来生成mfcc文件。

java实现中文语音朗读，先把汉子转换为带声调的拼音，然后根据准备好的拼音做语音朗读。内涵汉字读音和数字读音，仅供学习参考使用。 源代码查看地址：https://blog.csdn.net/zwhfyy/article/details/120460291

当初在遇到语音播报的时候，不知道应用哪个好，开发周期比较紧张，所以引用了“TextToSpeech”，研发简单、简便。 项目原文地址：https://blog.csdn.net/chen_md/article/details/126425386

eps fallback

通过对较少的数字进行 DFT 和 IDFT，该程序可以压缩 wav 文件并将其与前一个文件进行比较。

注册下载，包含HTK-3.4.1.zip，htkbook.pdf.zip，HTK-samples-3.4.1.zip

1 简介1 1.1 自动语音识别：更好的沟通之桥 1 1.1.1 人类之间的交流 2 1.1.2 人机交流 2 1.2 语音识别系统的基本结构 4 1.3 全书结构 6 1.3.1 第一部分：传统声学模型6 1.3.2 第二部分：深度神经网络6 1.3.3 第三部分：语音识别中的DNN-HMM 混合系统7 1.3.4 第四部分：深度神经网络中的特征表示学习 7 1.3.5 第五部分：高级的深度模型 7 第一部分传统声学模型9 2 混合高斯模型10 2.1 随机变量10 2.2 高斯分布和混合高斯随机变量11 2.3 参数估计13 2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模 15 3 隐马尔可夫模型及其变体17 3.1 介绍17 3.2 马尔可夫链19 3.3 序列与模型 20 3.3.1 隐马尔可夫模型的性质21 3.3.2 隐马尔可夫模型的仿真22 3.3.3 隐马尔可夫模型似然度的计算22 3.3.4 计算似然度的高效算法24 3.3.5 前向与后向递归式的证明25 3.4 期望zui大化算法及其在学习HMM 参数中的应用 26 3.4.1 期望zui大化算法介绍 26 3.4.2 使用EM 算法来学习HMM 参数——Baum-Welch 算法 28 3.5 用于解码HMM 状态序列的维特比算法32 3.5.1 动态规划和维特比算法32 3.5.2 用于解码HMM 状态的动态规划算法33 3.6 隐马尔可夫模型和生成语音识别模型的变体35 3.6.1 用于语音识别的GMM-HMM 模型 36 3.6.2 基于轨迹和隐藏动态模型的语音建模和识别37 3.6.3 使用生成模型HMM 及其变体解决语音识别问题 38 第二部分深度神经网络41 4 深度神经网络42 4.1 深度神经网络框架42 4.2 使用误差反向传播来进行参数训练 45 4.2.1 训练准则 45 4.2.2 训练算法46 4.3 实际应用50 4.3.1 数据预处理51 4.3.2 模型初始化52 4.3.3 权重衰减52 4.3.4 丢弃法 53 4.3.5 批量块大小的选择55 4.3.6 取样随机化56 4.3.7 惯性系数 57 4.3.8 学习率和停止准则58 4.3.9 网络结构59 4.3.10 可复现性与可重启性 59 5 高级模型初始化技术61 5.1 受限玻尔兹曼机61 5.1.1 受限玻尔兹曼机的属性63 5.1.2 受限玻尔兹曼机参数学习66 5.2 深度置信网络预训练 69 5.3 降噪自动编码器预训练71 5.4 鉴别性预训练74 5.5 混合预训练75 5.6 采用丢弃法的预训练 75 第三部分语音识别中的深度神经网络–隐马尔可夫混合模型77 6 深度神经网络–隐马尔可夫模型混合系统78 6.1 DNN-HMM 混合系统 78 6.1.1 结构78 6.1.2 用CD-DNN-HMM 解码80 6.1.3 CD-DNN-HMM 训练过程81 6.1.4 上下文窗口的影响83 6.2 CD-DNN-HMM 的关键模块及分析 85 6.2.1 进行比较和分析的数据集和实验85 6.2.2 对单音素或者三音素的状态进行建模 87 6.2.3 越深越好88 6.2.4 利用相邻的语音帧89 6.2.5 预训练 90 6.2.6 训练数据的标注质量的影响 90 6.2.7 调整转移概率 91 6.3 基于KL 距离的隐马尔可夫模型91 7 训练和解码的加速93 7.1 训练加速93 7.1.1 使用多GPU 流水线反向传播94 7.1.2 异步随机梯度下降97 7.1.3 增广拉格朗日算法及乘子方向交替算法100 7.1.4 减小模型规模 101 7.1.5 其他方法102 7.2 加速解码103 7.2.1 并行计算103 7.2.2 稀疏网络105 7.2.3 低秩近似107 7.2.4 用大尺寸DNN 训练小尺寸DNN108 7.2.5 多帧DNN 109 8 深度神经网络序列鉴别性训练111 8.1 序列鉴别性训练准则 111 8.1.1 zui大相互信息 112 8.1.2 增强型MMI 113 8.1.3 zui小音素错误/状态级zui小贝叶斯风险114 8.1.4 统一的公式115 8.2 具体实现中的考量116 8.2.1 词图产生116 8.2.2 词图补偿117 8.2.3 帧平滑 119 8.2.4 学习率调整119 8.2.5 训练准则选择 120 8.2.6 其他考量120 8.3 噪声对比估计 121 8.3.1 将概率密度估计问题转换为二分类设计问题121 8.3.2 拓展到未归一化的模型123 8.3.3 在深度学习网络训练中应用噪声对比估计算法 124 第四部分深度神经网络中的特征表示学习127 9 深度神经网络中的特征表示学习128 9.1 特征和分类器的联合学习128 9.2 特征层级129 9.3 使用随意输入特征的灵活性 133 9.4 特征的鲁棒性 134 9.4.1 对说话人变化的鲁棒性134 9.4.2 对环境变化的鲁棒性 135 9.5 对环境的鲁棒性137 9.5.1 对噪声的鲁棒性138 9.5.2 对语速变化的鲁棒性 140 9.6 缺乏严重信号失真情况下的推广能力141 10 深度神经网络和混合高斯模型的融合144 10.1 在GMM-HMM 系统中使用由DNN 衍生的特征144 10.1.1 使用Tandem 和瓶颈特征的GMM-HMM 模型144 10.1.2 DNN-HMM 混合系统与采用深度特征的GMM-HMM 系统的比较147 10.2 识别结果融合技术149 10.2.1 识别错误票选降低技术（ROVER） 149 10.2.2 分段条件随机场（SCARF） 151 10.2.3 zui小贝叶斯风险词图融合153 10.3 帧级别的声学分数融合153 10.4 多流语音识别 154 11 深度神经网络的自适应技术157 11.1 深度神经网络中的自适应问题157 11.2 线性变换159 11.2.1 线性输入网络.159 11.2.2 线性输出网络 159 11.3 线性隐层网络 161 11.4 保守训练162 11.4.1 L2 正则项163 11.4.2 KL 距离正则项163 11.4.3 减少每个说话人的模型开销 165 11.5 子空间方法167 11.5.1 通过主成分分析构建子空间 167 11.5.2 噪声感知、说话人感知及设备感知训练168 11.5.3 张量172 11.6 DNN 说话人自适应的效果172 11.6.1 基于KL 距离的正则化方法 173 11.6.2 说话人感知训练174 第五部分先进的深度学习模型177 12 深度神经网络中的表征共享和迁移178 12.1 多任务和迁移学习178 12.1.1 多任务学习 178 12.1.2 迁移学习180 12.2 多语言和跨语言语音识别180 12.2.1 基于Tandem 或瓶颈特征的跨语言语音识别181 12.2.2 共享隐层的多语言深度神经网络182 12.2.3 跨语言模型迁移185 12.3 语音识别中深度神经网络的多目标学习188 12.3.1 使用多任务学习的鲁棒语音识别188 12.3.2 使用多任务学习改善音素识别189 12.3.3 同时识别音素和字素（graphemes） 190 12.4 使用视听信息的鲁棒语音识别 190 13 循环神经网络及相关模型192 13.1 介绍192 13.2 基本循环神经网络中的状态-空间公式194 13.3 沿时反向传播学习算法195 13.3.1 zui小化目标函数 196 13.3.2 误差项的递归计算196 13.3.3 循环神经网络权重的更新197 13.4 一种用于学习循环神经网络的原始对偶技术199 13.4.1 循环神经网络学习的难点199 13.4.2 回声状态（Echo-State）性质及其充分条件 199 13.4.3 将循环神经网络的学习转化为带约束的优化问题 200 13.4.4 一种用于学习RNN 的原始对偶方法201 13.5 结合长短时记忆单元（LSTM）的循环神经网络203 13.5.1 动机与应用203 13.5.2 长短时记忆单元的神经元架构204 13.5.3 LSTM-RNN 的训练205 13.6 循环神经网络的对比分析205 13.6.1 信息流方向的对比：自上而下还是自下而上 206 13.6.2 信息表征的对比：集中式还是分布式208 13.6.3 解释能力的对比：隐含层推断还是端到端学习209 13.6.4 参数化方式的对比：吝啬参数集合还是大规模参数矩阵 209 13.6.5 模型学习方法的对比：变分推理还是梯度下降210 13.6.6 识别正确率的比较211 13.7 讨论212 14 计算型网络214 14.1 计算型网络214 14.2 前向计算215 14.3 模型训练 218 14.4 典型的计算节点222 14.4.1 无操作数的计算节点 223 14.4.2 含一个操作数的计算节点223 14.4.3 含两个操作数的计算节点228 14.4.4 用来计算统计量的计算节点类型235 14.5 卷积神经网络 236 14.6 循环连接 239 14.6.1 只在循环中一个接一个地处理样本240 14.6.2 同时处理多个句子242 14.6.3 创建任意的循环神经网络243 15 总结及未来研究方向245 15.1 路线图 245 15.1.1 语音识别中的深度神经网络启蒙245 15.1.2 深度神经网络训练和解码加速248 15.1.3 序列鉴别性训练248 15.1.4 特征处理249 15.1.5 自适应 250 15.1.6 多任务和迁移学习251 15.1.7 卷积神经网络 251 15.1.8 循环神经网络和长短时记忆神经网络251 15.1.9 其他深度模型 252 15.2 技术前沿和未来方向 252 15.2.1 技术前沿简析252 15.2.2 未来方向253

一种基于最大似然的语音信号混响时间(reverberation time)估计方法的MATLAB实现 文中所用音频文件 博客链接： https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/126328067