汉语连续语流的重音自动标注研究

陈立江; 王柯柯

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重音是语音合成、语音识别、语音情感识别中表征韵律信息的一个重要参数,对提高语音合成系统的自然度、语音识别系统的准确率、语音情感识别系统的正确率等有着重要的作用.基于汉语双模情感语音数据库(ChineseDual-mode Emotional Speech Database,CDESD),采用改进的双门限判决法对连续语音进行音节分割,将音节的声学相关特征作为输入,数据库中人工标注的重音信息作为监督,建立了基于神经网络以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的两种重音预测模型.实验表明,基于SVM的重音预测模型具有更好的分类效果,在CDESD能够获得82.89％的识别率.

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来源
《电声技术》 |2017年第11期|88-94|共7页
作者
陈立江; 王柯柯;
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作者单位

北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;

北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
特征提取; 音节分割; 重音标注;

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