隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。HMM在自然语言处理、语音识别、语音合成、机器翻译等领域有着广泛的应用。本文聚焦于英语焦点语音合成，介绍了一种改进的基于HMM的英语焦点语音合成方法，结合了二级决策树和补偿模型，以解决焦点语音数据稀疏的问题，提高合成语音的自然度和焦点表达效果。
理解焦点语音合成的概念是必要的。焦点语音是指在特定语境中，具有特定语调、节奏、强度和时长的语言表达方式，用以强调或突出某些词汇或句子成分。在语音合成中，焦点语音的合成是一个重要但具有挑战性的任务，因为焦点语音的生成涉及复杂的声学和语义因素，而且焦点语音在句子中出现的频率相对较低。
为了解决焦点语音合成中的问题，本文提出了一种改进的二级决策树方法。决策树是一种常用的监督式学习方法，用于分类和回归任务。在HMM语音合成中，决策树通常用于决定状态转移概率和发射概率。本文的改进在于首先建立了一个与焦点无关的问题构建的决策树，然后在决策树的基础上，通过增加与焦点相关的问题来扩展叶节点。这种方法允许系统在保持合成语音自然度的同时，提高焦点的表达效果。
本文还提出使用补偿模型来处理数据稀疏问题。数据稀疏通常是指在训练集中，特定的焦点语音实例可能很少或者没有。补偿模型是一种后处理技术，可以在HMM预测器后使用，以修正预测特征，使得合成语音在焦点类别与目标不符时能够获得更好的匹配。这个模型的作用是通过分析数据集中的非焦点实例，预测焦点实例，并对预测结果进行优化。
本文所提出的HMM焦点语音合成方法，不仅分析了从中性语音到焦点语音的声学特征变化，还在单词音节级和音素级上进行了建模。音节和音素是构成语音的最小单位，音节通常包含一个或多个音素。对这些层级上的声学特征变化进行分析和建模，有助于更精确地捕捉焦点语音的特性，并将其转换为焦点语音的合成模型。
在文章的实验部分，作者对提出的改进二级决策树和补偿模型的英语焦点语音合成系统进行了测试。实验结果表明，相比于传统的HMM合成系统，本文提出的系统在保持自然度不变的前提下，有效提高了合成语音的焦点表达效果。
此外，文章中还提到了几个关键词：计算机应用、焦点语音、语音合成、二级决策树、补偿模型、隐马尔可夫模型HMM。这些关键词概括了本文的研究领域、研究方法和主要贡献。
中图分类号TP391指出了这篇文章的主要研究内容所属的分类，TP391是信息科学与计算机应用学科中的一项，主要涵盖了人机交互、计算机图形学、多媒体技术、虚拟现实等领域。
本文的研究不仅对提高英语语音合成的效果具有重要意义，也为处理其他语言的语音合成提供了新的思路和方法，具有普遍的应用价值。通过运用二级决策树和补偿模型的策略，该方法在处理焦点语音合成的难题方面展现出了优势，有望在语音技术领域得到进一步的推广和应用。
