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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Using Machine Learning Techniques for Grapheme to Phoneme Transcription
【24h】

Using Machine Learning Techniques for Grapheme to Phoneme Transcription

机译：使用机器学习技术实现音素到音素的转录

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The renewed interest in grapheme to phoneme conversion (G2P), due to the need of developing multilingual speech synthesizers and recognizers, suggests new approaches more efficient than the traditional rule&exception ones. A number of studies have been performed to investigate the possible use of machine learning techniques to extract phonetic knowledge in a automatic way starting from a lexicon. In this paper, we present the results of our experiments in this research field. Starting from the state of art, our contribution is in the development of a language-independent learning scheme for G2P based on Classification and Regression Trees (CART). To validate our approach, we realized G2P converters for the following languages: British English, American English, French and Brazilian Portuguese.
机译：由于需要开发多语言语音合成器和识别器，对音素到音素转换（G2P）的新兴趣表明，新方法比传统的规则和例外方法更有效。已经进行了许多研究来调查机器学习技术从词典开始以自动方式提取语音知识的可能用途。在本文中，我们介绍了该研究领域的实验结果。从最先进的技术出发，我们的贡献在于开发了基于分类和回归树（CART）的G2P语言无关的学习方案。为了验证我们的方法，我们实现了以下语言的G2P转换器：英式英语，美式英语，法语和巴西葡萄牙语。

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