基于英语语音重音的自动探测

• 作者: 张志楠 李娜 李琳琳
• 来源期刊: 中国科技信息
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 基音重音 声学韵律特征 co-training 最大熵
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 信息科技
• 页码范围: 123-124
• 页数: 2页
• 分类号: TN912|TN391
• 字数: 3072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8972.2013.11.069

摘要

韵律特征的生成除了通过人工标注,还可以由声音特征转化为声学韵律特征,再转化为韵律特征得到.以最重要的韵律特征之一—基音重音为例,对基音重音的四种音调进行分类标注.利用最大熵、K-近邻、Adaboost和J48四种算法进行模型训练,并在此基础上实现基于co-training的基音重音韵律自动标注.基于声学参数的韵律标注不再依赖于大量标注语料的训练集,只要准确把握声学参数与韵律特征之间的规则关系,就可以实现极小化的韵律自动标注.对于不同语种的语音合成,可以找到一种方法,实现语音合成的可移植性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娜	中国海洋大学信息科学与工程学院	35	287	7.0	16.0
2	张志楠	中国海洋大学信息科学与工程学院	3	8	1.0	2.0
3	李琳琳	中国海洋大学信息科学与工程学院	10	29	3.0	5.0