针对Griffin-Lim声码器合成语音保真度低、人工合成痕迹明显的问题，提出了一种基于WaveNet神经网络声码器的藏语语音合成方法。方法基于藏文文本特征及藏语Mel频谱，运用WaveNet的相位恢复能力实现了藏语的语音合成。先将藏文文本经字符编码转换为相应词向量，并通过卷积运算和注意力权重赋值完成文本特征提取；利用非线性变换和线性投影预测Mel频谱；利用WaveNet声码器合成藏语语音波形。实验数据表明，相对于Griffin-Lim算法合成的语音，所提方法所合成的语音效果更好。
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