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基于深度学习的汉语韵律短语识别

任洨壮  
【摘要】:语音合成技术的发展。使得通过语言和机器进行交流变成了可能。在语音合成系统中,评价一段合成的语音水平主要从两方面来看,可懂度、自然度。目前,语音的可懂度已经基本达到预期的要求,但是语音合成的自然度仍需要提高。影响语音合成自然度的因素很多,韵律结构是其中重要因素之一。为了更好的划分韵律结构,本文从语音和文本两个方面出发,融合文本特征、句子相似度特征、短语结构特征和语音声学特征,采用深度学习的方法来识别韵律短语边界的位置。本文的主要研究内容有:(1)韵律短语边界处文本特征的获取基于韵律标注文本语料,在对韵律短语边界进行词法、句法分析的基础上,构建韵律边界的文本特征集。文本特征包括:表达词与词之间关系的词向量特征、基于句法结构分析的相似性特征、及短语结构的边界位置特征等。(2)韵律短语边界处语音特征的获取基于真实的韵律标注语音语料,分析韵律边界处及边界前后的语音声学表现,并从语音音频中提取韵律短语边界处的声学特征构建语音特征集。语音特征主要有:声母时长、韵母时长、音节时长、无声段时长等。(3)文本和语音特征相结合的韵律短语边界预测将文本特征和语音特征进行有效的融合,从多层次多角度描述韵律短语的边界特征;采用Bi-LSTM-CRF、Bi-GRU-CRF两种深度学习方法构建边界预测模型,并实现了韵律短语边界的自动预测系统。


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