从语义解析到情感连续体的多维度语音合成范式

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多情感语音合成系统旨在生成具有丰富情感表现力的语音，其核心在于通过韵律动态调控实现情感的自然传递。基于BERT-TTS的架构，系统首先利用BERT的双向上下文建模能力，对输入文本进行深度语义解析，提取情感相关特征（如情感极性、强度）及语言学特征（如句法结构、重音位置）。这些特征与情感标签共同构成情感-韵律映射的输入条件。

在韵律调控层面，系统采用分层动态建模机制：

1. 粗粒度轮廓预测：通过Variance Adaptor模块，基于BERT提取的特征预测音素级别的基频、能量和时长轮廓，捕捉情感对整体韵律的影响（如愤怒时语速加快、基频升高）。
2. 细粒度帧级建模：采用自回归解码器（如PNCA AR-Decoder），结合粗粒度预测结果与当前帧的上下文信息，动态调整每一帧的声学参数，实现情感表达的精细化控制（如悲伤语音中基频的渐进式下降）。
3. 多情感向量融合：引入球形情感向量空间，通过方向（情感类型）和距离（情感强度）的连续控制，支持情感风格的平滑过渡与混合表达，突破传统离散情感标签的局限性。

实验表明，该系统在VCTK数据集上实现了98.5%的情感识别准确率，MOS评分达4.58，接近真人水平。其优势在于：

• 上下文感知：BERT的深层语义理解能力显著提升了复杂文本（如反问句、隐喻）的情感韵律适配度。
• 动态调控：分层建模机制兼顾了情感的全局特征与局部细节，使合成语音在长文本中仍能保持情感一致性。
• 低资源适配：通过情感向量的连续控制，仅需少量标注数据即可扩展新情感类型，降低模型训练成本。

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