韻律結(jié)構(gòu)標(biāo)注一致性校對(duì)系統(tǒng).pdf

1、語音合成技術(shù)又稱文語轉(zhuǎn)換(Text-to-Speech，TTS)技術(shù)，它將文字信息轉(zhuǎn)化為聲音信息，讓機(jī)器像人一樣開口說話，它涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科。自然度和可懂度是評(píng)判合成語音質(zhì)量的兩項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。目前，可懂度已經(jīng)達(dá)到較高水平，而自然度還不夠高。制約語音合成自然度的一個(gè)重要因素就是計(jì)算機(jī)無法對(duì)自然語流中的韻律進(jìn)行有效識(shí)別與模擬。當(dāng)前韻律相關(guān)研究大都要以大規(guī)模韻律結(jié)構(gòu)標(biāo)注語料庫為基礎(chǔ)。采用人工標(biāo)注方法構(gòu)建的語料

2、庫的質(zhì)量有待進(jìn)一步提高，主要問題之一是標(biāo)注不一致現(xiàn)象。本文針對(duì)這一問題，研究韻律結(jié)構(gòu)標(biāo)注的一致性校對(duì)，從而提高韻律標(biāo)注語料庫的質(zhì)量。
　　本文工作主要包含以下3個(gè)方面：
　　(1)基于規(guī)則的韻律詞標(biāo)注不一致現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)與修改
　　首先，分析和總結(jié)韻律詞的構(gòu)詞規(guī)則；然后，利用規(guī)則對(duì)語料庫中標(biāo)注出的韻律詞進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)不一致的情況；最后，抽取不一致現(xiàn)象及其所在的上下文語境，提交校對(duì)者進(jìn)行校對(duì)。
　　(2)基于最大熵和條

3、件隨機(jī)場(chǎng)的韻律短語邊界預(yù)測(cè)
　　基于人工韻律結(jié)構(gòu)標(biāo)注語料，分別利用最大熵方法、條件隨機(jī)場(chǎng)方法構(gòu)建韻律短語預(yù)測(cè)模型。模型利用詞、詞性、詞長、距離等原子特征以及它們的組合特征構(gòu)建特征模板，并訓(xùn)練生成相應(yīng)的模型，實(shí)現(xiàn)韻律邊界的自動(dòng)預(yù)測(cè)。
　　(3)基于多策略支持的韻律短語不一致現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)及校對(duì)
　　首先，以詞性組合的方式查找語料庫中存在的韻律短語標(biāo)注不一致情況并進(jìn)行預(yù)處理；其次，抽取其上下文信息并分別利用最大熵模型、條件隨機(jī)