韻律結(jié)構(gòu)標注一致性校對系統(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，讓機器像人一樣開口說話，它涉及聲學、語言學、數(shù)字信號處理、計算機科學等多個學科。自然度和可懂度是評判合成語音質(zhì)量的兩項關鍵指標。目前，可懂度已經(jīng)達到較高水平，而自然度還不夠高。制約語音合成自然度的一個重要因素就是計算機無法對自然語流中的韻律進行有效識別與模擬。當前韻律相關研究大都要以大規(guī)模韻律結(jié)構(gòu)標注語料庫為基礎。采用人工標注方法構(gòu)建的語料

2、庫的質(zhì)量有待進一步提高，主要問題之一是標注不一致現(xiàn)象。本文針對這一問題，研究韻律結(jié)構(gòu)標注的一致性校對，從而提高韻律標注語料庫的質(zhì)量。
　　本文工作主要包含以下3個方面：
　　(1)基于規(guī)則的韻律詞標注不一致現(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)則對語料庫中標注出的韻律詞進行檢測，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，提交校對者進行校對。
　　(2)基于最大熵和條

3、件隨機場的韻律短語邊界預測
　　基于人工韻律結(jié)構(gòu)標注語料，分別利用最大熵方法、條件隨機場方法構(gòu)建韻律短語預測模型。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，并訓練生成相應的模型，實現(xiàn)韻律邊界的自動預測。
　　(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
　　首先，以詞性組合的方式查找語料庫中存在的韻律短語標注不一致情況并進行預處理；其次，抽取其上下文信息并分別利用最大熵模型、條件隨機