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2025年人工智能工程师人工智能与智能语音合成算法考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于人工智能的主要研究领域？

A.自然语言处理

B.计算机视觉

C.机器人学

D.数据挖掘（注：数据挖掘是AI的重要工具，但NLP,CV,Robotics常被视为核心领域）

2.在TTS系统中，负责将文本转换为音素序列或发音特征的模块通常称为？

A.声学模型

B.发音/韵律模型

C.语言模型

D.声码器

3.基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的声学模型，其主要挑战之一是？

A.模型参数难以优化

B.无法处理长时依赖关系

C.对小数据量非常敏感

D.计算效率低下

4.相较于传统的HMM-GMM声学模型，基于深度神经网络（DNN）的声学模型主要优势在于？

A.模型结构更简单

B.对数据量要求更低

C.能更有效地学习声学特征与音素之间的复杂映射

D.需要更少的计算资源

5.在TTS系统中，语言模型的主要作用是？

A.生成具体的语音波形

B.确定文本的发音和韵律

C.提高合成语音的流畅度和语义相关性

D.学习语音信号中的周期性成分

6.能够直接将文本映射到语音波形的TTS技术路线被称为？

A.基于规则的方法

B.拼接合成（拼接+合成）

C.端到端合成

D.基于统计的建模

7.下列哪一项不是深度学习声码器（如WaveNet,VITS）通常关注的核心任务？

A.学习语音的频谱特征

B.模拟语音的周期性结构（如声道共鸣）

C.生成语音的韵律节奏

D.学习音素到音素的转换概率

8.TTS系统中的“韵律”通常指？

A.语音的音素构成

B.语音的音高、音强、语速、停顿等变化

C.语音的频谱特性

D.语音的基频（F0）

9.个性化语音合成技术旨在？

A.合成更多种类的语言

B.使合成语音更符合特定说话人的声音特征

C.提高合成语音的音质

D.降低TTS系统的计算复杂度

10.目前主流的端到端TTS模型，如基于Transformer的模型，主要利用了哪种机制来捕捉序列依赖？

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.注意力机制（AttentionMechanism）

D.生成对抗网络（GAN）

二、填空题（每空2分，共20分）

1.人工智能发展史上，以符号主义为基础的AI被称为______人工智能，而以连接主义为基础的AI被称为______人工智能。

2.在HMM-GMM声学模型中，HMM用于模拟语音信号的______，GMM用于建模每个状态下的______分布。

3.TTS系统通常包含文本分析、______、语音合成三个主要阶段。

4.声码器是TTS系统中负责生成______的模块，它通常接收来自声学模型或解码器的特征序列作为输入。

5.语言模型根据语言统计规律预测文本序列中下一个词或字的概率，常用的模型有N-gram模型和______模型。

6.语音信号是一种典型的______信号，其分析常常需要用到傅里叶变换等工具。

7.衡量TTS系统性能的指标包括自然度、______、情感表达能力等。

8.深度学习在TTS中的应用极大地推动了______合成技术的发展。

9.为了使合成语音听起来更自然，发音模型需要考虑音素之间的______和______。

10.计算TTS系统合成语音质量时，除了主观评价（如MOS），也常用客观评价指标，如______、BLEU等。

三、简答题（每题5分，共15分）

1.简述HMM-GMM声学模型的基本原理。

2.与基于规则的方法相比，端到端TTS技术的主要优势是什么？

3.什么是语音合成中的韵律建模？为什么它很重要？

四、论述题（每题10分，共20分）

1.比较深度学习声码器（如WaveNet）与传统声码器（如共振峰合成器）在原理、优缺点和适用场景上的主要区别。

2.试述TTS技术在实际应用中可能面临的主要挑战，并针对其中一两个挑战提出可能的解决方案。

试卷答案

一、选择题

1.D

2.B

3.C

4.C

5.C

6.C

7.D

8.B

9.B

10.C

二、填空题

1.