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基于SLM的二叉树在语音停顿预测中的应用

期刊名称：计算机工程，32（19），2006.10
时间：0
分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]北京工业大学计算机学院,北京100022, [2]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006, [3]北京语言大学信息科学学院,北京100083
相关基金：国家自然科学基金资助项目（60272055）;国家“863”计划基金资助项目（2001AA114111）;教育部科学技术研究重点基金资助项目（00128）
相关项目：基于词语相似关系的统计数据平滑研究

关键词：统计语言模型, 二叉树, 语音停顿, 预测, Statistic language model, Bintree, Speech pause： Prediction

中文摘要：

讨论基于统计语言模型SLM（Statistic Language Model）的二叉树在语音停顿预测中的应用。基于大规模语料，利用三元模型Trigram，建立统计语言模型；基于SLM为待处理句子生成相应的二叉树；将生成的二叉树所包含的信息，从不同角度应用于语音停顿的预测。实验结果表明，基于SLM生成的二叉树能够较好地为语音停顿的预测做出贡献。

英文摘要：

This paper discusses the application of bintree based on SLM （Statistic Language Model） in speech pauses＇ prediction. It constructs Trigram statistic language model based on large-scale corpus, and builds corresponding bintree for the sentence waiting disposal; and then it predicts speech pauses at two different angle using information provided by tree. The results of experiments show that the bintree based on SLM can make contribution to speech pauses＇ prediction effectively.

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