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基于约束模型的韵律短语预测
  • 期刊名称:中文信息学报,2007, 21(01),pp54-59
  • 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]中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100080, [2]中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京100080
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60575032)
  • 相关项目:具有表现力的可视语音合成的研究
中文摘要:

本文提出了基于语法约束和长度约束的韵律短语预测模型。在语法约束模型中,我们引入了组块作为基本的节律分析单元。韵律短语的长度约束模型是利用隐马尔科夫模型对语句中韵律短语的长度规划进行建模,这个模型对短语的长度分布厦韵律词与韵律短语的关系进行了描述。最后,利用一个称为k候选的方法来融合这两个约束模型。整个方法充分利用了韵律短语的语法约束和长度约束,并将之有机地结合起来。试验表明,该预测模型达到了很好的效果,韵律短语边界识别的调和平均值达到82.9%。

英文摘要:

This paper presents a linguistic constraint model and a phrase-length constraint model to describe the prosodic phrasing process. Each part of them can be described in detail. In the linguistic constraints model, Chunk is considered as an important basic unit. And an HMM is used to model the phrase-length constraints, which include the distributions of the prosodic phrase lengths and the prosodic word number in the prosodic phrase. Then a k-candidate method is introduced to combine these two models. This approach makes full use of the linguistic constraints and the phrase-length constraints. The experiments show that this approach achieved a good performance with the phrasing f-score 82.9%.

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