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摘要:
重音是语音合成中韵律处理的一个重要参数.本文分析了轻声和重读音节同正常重音在各声学参数上的差异,包括基频、音节时长、强度、停顿长度等,还特别考察了时长同基频参数之间的关系,以及上声音调同基频的关系.建立了基于人工神经网络的三种重音预测模型,即声学预测模型、语言学预测模型和混合预测模型,对汉语句重音(包括轻声、正常重音、重读)进行了自动判别,结果显示混合模型要优于另外两种模型.此外,本文还根据重音标注的多样性现象设计了支持率的评价方法.
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文献信息
篇名 自然风格言语的汉语句重音自动判别研究
来源期刊 声学学报 学科 物理学
关键词
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 203-210
页数 8页 分类号 O4
字数 8638字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0371-0025.2006.03.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩纪庆 哈尔滨工业大学计算机学院 97 760 13.0 22.0
2 刘挺 哈尔滨工业大学计算机学院 142 4348 34.0 63.0
3 邵艳秋 哈尔滨工业大学计算机学院 5 82 3.0 5.0
4 赵永贞 哈尔滨工业大学计算机学院 2 31 2.0 2.0
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声学学报
双月刊
0371-0025
11-2065/O4
大16开
北京市北四环西路21号
2-181
1964
chi
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