CAJ | 학술논문

重音对提高语音合成系统的自然度、可懂度以及语音识别系统的正确率等方面扮演着非常重要的作用.该文基于大规模韵律标注的语料库,利用声学相关特征及词典语法相关特征对汉语重音进行检测.采用Boosting 集成分类回归树对当前音节的声学相关特征以及词典语法相关特征进行建模,Boosting集成分类回归树充分利用了当前音节的特性.同时还对词典语法相关特征采用条件随机场方法建模,条件随机场很好地利用了当前音节的上下文特性.最后,将Boosting集成分类回归树模型和条件随机场模型加权组合获得识别率更高的混合模型.该混合模型克服了Boosting集成分类回归树模型的不足,实现了Boosting集成分类回归树和条件随机场的优势互补.实验结果表明该方法具有较好的分类效果,在ASCCD语料库上能够获得84.82％重音检测正确率.同时,与之前其他人的工作在相同的条件下(相同的训练集和测试集)对比,在正确率方面,该方法分别有4.01％和1.67％的提高.另外,该文中,对英语的重音检测和汉语的重音检测做了对比,并通过特征分析方法从另一个层面验证了一些语言学上的结论.
중음대제고어음합성계통적자연도、가동도이급어음식별계통적정학솔등방면분연착비상중요적작용.해문기우대규모운률표주적어료고,이용성학상관특정급사전어법상관특정대한어중음진행검측.채용Boosting 집성분류회귀수대당전음절적성학상관특정이급사전어법상관특정진행건모,Boosting집성분류회귀수충분이용료당전음절적특성.동시환대사전어법상관특정채용조건수궤장방법건모,조건수궤장흔호지이용료당전음절적상하문특성.최후,장Boosting집성분류회귀수모형화조건수궤장모형가권조합획득식별솔경고적혼합모형.해혼합모형극복료Boosting집성분류회귀수모형적불족,실현료Boosting집성분류회귀수화조건수궤장적우세호보.실험결과표명해방법구유교호적분류효과,재ASCCD어료고상능구획득84.82％중음검측정학솔.동시,여지전기타인적공작재상동적조건하(상동적훈련집화측시집)대비,재정학솔방면,해방법분별유4.01％화1.67％적제고.령외,해문중,대영어적중음검측화한어적중음검측주료대비,병통과특정분석방법종령일개층면험증료일사어언학상적결론.