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文檔簡介
1、隨著科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展,高自然度的語音合成成了人工智能、語音信號處理以及人機(jī)交互領(lǐng)域一個重要的研究課題?,F(xiàn)階段的語音合成技術(shù)研究重點(diǎn)是實現(xiàn)漢語文語轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(CTTS),將輸入的文本按語音處理規(guī)則自動地轉(zhuǎn)換為聲學(xué)信號輸出。為了更準(zhǔn)確預(yù)測出輸入文本的韻律邊界信息,提高輸出語音的自然度,本文建立了文本語料庫,統(tǒng)計分析了語法特征、句法特征和韻律結(jié)構(gòu)的關(guān)系,對比分析了詞性、詞長和鄰接度等各個參數(shù)對韻律邊界預(yù)測的影響,最終利用TBL算法來實現(xiàn)對漢語韻
2、律邊界的預(yù)測。論文的研究結(jié)果對于揭示文本與語音之間的關(guān)系、提高合成語音的自然度具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。論文的主要研究成果和創(chuàng)新如下:
1.設(shè)計并建立了一個含句法信息的大規(guī)模的漢語文本語料庫。本文利用面向web基于XML的中文信息處理平臺——語言技術(shù)平臺LTP,對句子進(jìn)行句法結(jié)構(gòu)拆分;語料信息標(biāo)注結(jié)果均通過了專家的抽樣檢查,達(dá)到了科研要求,可用于韻律邊界的預(yù)測。該語料庫包含約10000句標(biāo)準(zhǔn)語法的漢語文本語料,平均句長為5
3、2字。
2.統(tǒng)計分析了語法特征、句法特征和韻律結(jié)構(gòu)的關(guān)系,提出了一個用于漢語韻律邊界預(yù)測的新特征——鄰接度。對文本信息的統(tǒng)計分析表明:文本語料中語法詞在該句子中的句法層級和韻律結(jié)構(gòu)有很大的相關(guān)性。本文提出用鄰接度(AdjacentDegree,AD)這一概念來描述文本語料中語法詞在該句子中的句法層級,并將它作為新的韻律結(jié)構(gòu)的預(yù)測參數(shù),反映句法結(jié)構(gòu)和韻律結(jié)構(gòu)的關(guān)系。因此,標(biāo)注漢語語料時追加了鄰接度這一反映句法特征的信息。
4、 3.提出將詞性、詞長和鄰接度等特征作為韻律預(yù)測的參數(shù),并對比分析了詞性、詞長和鄰接度等特征對韻律邊界預(yù)測的影響。本文對漢語語料庫的文本信息進(jìn)行了統(tǒng)計分析,根據(jù)分析結(jié)果選用了詞性、詞長和鄰接度等特征作為韻律邊界預(yù)測的重要參數(shù)。
4.提出了一種能有效預(yù)測韻律邊界的統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法——TBL算法。TBL算法是一種基于轉(zhuǎn)換的錯誤驅(qū)動學(xué)習(xí)算法,它能在人工規(guī)則模板不適用時自動地從實例中學(xué)習(xí)新規(guī)則,并將新規(guī)則添加到已有的規(guī)則模板中。實驗結(jié)果
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