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基于静音时长和文本特征融合的韵律边界自动标注

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韵律边界标注对于语料库建设和语音合成有着至关重要的作用,而自动韵律标注可以克服人工标注中的不一致、耗时的缺点.仿照人工标注流程,本文运用循环神经网络分别对文本和音频两个通道训练子模型,对子模型的输出采用模型融合,从而获得最优标注.以词为单位提取了静音时长,与传统以帧为单位的声学特征相比更加具有明确的物理意义,与韵律边界的联系更加紧密.实验结果表明,本文所采用的静音时长特征相比于传统声学特征对自动韵律标注的性能有所提高,决策融合方法相比于直接特征层面融合更好地结合了声学和文本的特征,进一步提高了标注的性能.

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来源
《第十四届全国人机语音通讯学术会议》|2017年|1-6|共6页
会议地点江苏连云港
作者
Ruibo Fu; 傅睿博; Ya Li; 李雅; Zhengqi Wen; 温正棋; Jianhua Tao; 陶建华;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音合成;
关键词
语音合成; 韵律边界; 自动标注; 静音时长; 文本特征;

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