基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型

• 作者: 买买提阿依甫 吾守尔·斯拉木 帕丽旦·木合塔尔 杨文忠
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 词性标注 韵律短语 情感分析 语音合成 维吾尔语
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 88-95
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.015

摘要

当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换.通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想.针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型.在情感韵律转换前使用该模型进行情感分类,并将其分类结果作为韵律边界预测的输入,改进了情感韵律转换方法.使用改进的词性特征向量和韵律短语向量作为词向量的补充,从而有效提升维吾尔文文本情感分类的准确率.实验结果表明,该模型由两个单词构成的韵律短语作为特征时,准确率在维吾尔五分类情感数据集上达到了很好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文忠	新疆大学信息科学与工程学院	68	208	7.0	12.0
2	吾守尔·斯拉木	新疆大学信息科学与工程学院	148	619	13.0	18.0
3	帕丽旦·木合塔尔	新疆大学信息科学与工程学院	10	18	2.0	4.0
4	买买提阿依甫	新疆大学信息科学与工程学院	10	17	2.0	4.0