基于最大熵模型的汉语短语间停顿识别

正确标记短语间的停顿,对提高文语转换系统合成语音的自然度起着重要作用。介绍一种采用最大熵模型从真实自然的语音流中自动识别汉语短语间停顿的方法。模型的特征集包含语音和词法两类特征,采用半自动的方式获得。首先由人工根据经验设计候选特征集,然后采用特征选择算法对候选特征进行筛选,选择更有效的特征构成最终特征集,并训练生成用于汉语短语间停顿识别的最大熵模型。3组实验的结果表明,模型能够取得比较满意的短语间停顿识别效果。     

基于SLM的二叉树在语音停顿预测中的应用

讨论基于统计语言模型SLM（Statistic Language Model）的二叉树在语音停顿预测中的应用。基于大规模语料，利用三元模型Trigram，建立统计语言模型；基于SLM为待处理句子生成相应的二叉树；将生成的二叉树所包含的信息，从不同角度应用于语音停顿的预测。实验结果表明，基于SLM生成的二叉树能够较好地为语音停顿的预测做出贡献。     

采用无标注语料和词“粘连”剔除策略的韵律短语识别

针对人工标注韵律结构获取大规模语料的困难和问题,利用标点符号能够表示停顿的性质,提出一种采用无标注语料和词“粘连”剔除策略的韵律短语识别方法。对标点符号划分等级,并在利用其模拟韵律边界时对其赋予不同的权重。基于无标注语料构建最大熵模型,并采取Top-K方法实现句子韵律短语边界的自动预测。通过计算相邻语法词词性间的互信息对句子进行“粘连”处理,生成“粘连”单元,并对出现在其内部的韵律边界进行剔除,实现韵律短语的自动识别。实验结果表明,获取无标注语料时对标点进行分级利用及采用“粘连”剔除策略能够 明显提升 模型性能,该方法能够获得较好的识别效果。     

基于最大熵模型的韵律短语边界预测

语音合成系统中,由于韵律短语边界预测的水平不高,阻碍了合成语音自然度的进一步提高。本文根据韵律短语边界预测的特点,提出了基于最大熵模型的预测方法。为考察该方法的能力,在较大规模的数据集上,使用相同的属性集,对比了其与主流的决策树方法的预测效果。还考察了词面信息的贡献,以及选择特征时的不同阈值对最大熵模型的影响。实验表明,使用相同的属性信息,最大熵方法比传统的决策树方法在F-Score上有5.5%的提高,加入了词面信息的最大熵模型则有9.4%的提高。最后指出,最大熵模型相当于一个带权重的规则系统,可以很好的解决规则冲突问题。     

基于最大熵的汉语短语结构识别方法

为提高计算机对汉语信息的处理能力,更好地进行浅层句法分析,提出一种基于最大熵的汉语短语结构识别方法.利用词语之间的互信息知识对句子的短语结构边界进行预测,应用最大熵模型建立原子模板与复合模板,选择有效的特征构成特征集,实现对句子短语结构的识别.实例证明,基于互信息的最大熵模型能取得较好的精确率和召回率.     

基于语块的英语文语转换系统的韵律生成方法

为预测英语文语转换(Text-to-Speech,TIS)系统中韵律生成模块的韵律边界,通过在中间短语、语调短语和语句后分别插入不同长度的停顿,产生使合成语音具有与真人语音类似的韵律结构.通过采用基于语块的中间短语切分,以中间短语为基本单位,生成一个语调短语边界预测的学习语料库,然后采用转换式学习法进行标注学习,从而实现韵律边界的切分.在对真人语料库进行测试的实验中,标注正确率达到81.32%,通过在学习中增加语调短语音节数和标点符号的约束规则,可进一步提高标注正确率.     

语调短语预测中的特征模板自动生成

在语音合成系统中,语调短语的自动预测是影响合成语音的自然度和可懂度的关键因素之一。采用了最大熵（Maximum Entropy,ME）模型从无限制的文本中预测语调短语,并且提出了一个自动生成特征模板的层次聚类算法,从而减少了最大熵模型训练过程中的人工参与。实验结果表明,对于语调短语预测而言,最大熵模型明显优于分类与回归树（Classification And Regression Trees,CART）。相比手工总结的特征模板,自动生成的特征模板不仅将语调短语预测的F-score提高了3.18%,而且将最大熵模型的大小缩小了78.38%。     

基于CART技术的汉语韵律短语分析

韵律短语分析是文语转换(Text-to-Speech,TTS)系统中的一项重要内容。它负责在输入文本的不同位置上,标记上不同级别的符号形式的韵律短语边界,从而把一个句子分隔成不同层次的短语。韵律短语分析的结果直接影响着TTS系统的后继步骤,如韵律参数的生成。杨玉芳研究了不同级别的韵律短语边界与附近音节的时长、停顿、基频等韵律参数之间的关系,考察了这些参数随边界等级的系统变化。此外,在口语理解等应用系统中,韵律短语分析也有可用之处。因为口语理解的一个难点在于自然语言存在着歧义现象:即便是完全相同的一个句子,如果在表述时断句的位置不同,就可能产生完全不同的含义,所以有的研究者就利用句子的韵律边界信     

基于韵律特征和语法信息的韵律边界检测模型

韵律短语边界的自动检测,对语音合成中语料库的韵律标注以及语音识别中韵律短语的自动划分都有重要意义。本文通过对影响韵律短语边界的声学、韵律等参量的分析,得到和韵律短语边界关联性较大的一组声学特征参数、韵律环境参数和语法信息;同时引入语音合成中的韵律预测思想,在假定所有音节边界均为非韵律短语边界时,预测每个音节的基频。最后使用决策树模型,将音节边界处的韵律环境信息、语法信息以及预测结果作为决策树的输入,利用决策树综合判定当前音节边界是否为韵律短语的边界。实验表明,这种方法对于基于确定性文本(text-dependent)的语音韵律短语边界的检测,具有较好效果,同时可以显著提高语音合成中语料库的标注效率和标注结果的一致性。     

搜索引擎日志中“N+V+N”、“V+N+N”型短语识别

短语识别是进行短语分析的前期准备工作。针对搜索引擎日志中“N+V+N”、“V+N+N”型短语特点,采用最大熵方法,按词信息、词性信息、音节数及前位标记信息提取特征构建训练集,得到最大熵方法进行短语识别的机器学习模型。实验结果显示,利用最大熵方法对两种短语进行开放性测试,两种短语的识别F值分别达到85.78%和76.47%,取得了较好的自动识别效果,在半开放性测试中,其识别结果更佳。     

提高韵律短语正确切分方法的研究

汉语自动词性标注和韵律短语切分都是汉语文语转换（Text-to-Speech)系统的重要组成部分，在用从人工标注的语料库中得到韵律短语切分点的边界模式以及概率信息，对文本中的韵律短语切分点进行自动预测时，语素g这种词性就过于模糊，导致韵律短语切分点预测得不合理，该文提出了一种修改词类标注集，去掉语素g这种词性的方法，该方法在进行词性标注时，对实语素恰当地柰注出在句中的词性，以便提高韵律短语的正确切分，应用此方法对10万词的训练集和5万词的测试集分别进行封闭和开放测试表明，词性标注正确率分别可达96．67％和92．60％，并采用修改过的词类标注集，对1000句的文本进行了韵律短语切分点的预测，召回率在66．21％左右，正确率达到75．79％。     

一种改进的基于决策树的英文韵律短语边界预测方法

在英文语音合成系统中,韵律短语边界预测的精度对合成语音的自然度和可懂度有着至关重要的影响。基于决策树的预测方法是现阶段最为常用的韵律短语边界预测方法,但因决策树构建时受到数据平衡性制约,难以针对关键词进行建模,而且在基于决策树进行预测时采用了局部最优的搜索方式无法达到全局最优。所以,为了进一步提升韵律短语边界的预测效果,对基于决策树的预测方法进行了改进,引入韵律短语条件概率,使用Viterbi算法同时优化韵律短语边界概率和条件概率,并提出了基于关键词在韵律短语中的位置分布特性的决策树节点概率优化方法。实验表明,在基线系统上使用改进方法后,F-Score由68.7%提升到77.8%,而不可接受率从22.4%降低到15.2%。     

基于约束模型的韵律短语预测

本文提出了基于语法约束和长度约束的韵律短语预测模型。在语法约束模型中,我们引入了组块作为基本的节律分析单元。韵律短语的长度约束模型是利用隐马尔科夫模型对语句中韵律短语的长度规划进行建模,这个模型对短语的长度分布及韵律词与韵律短语的关系进行了描述。最后,利用一个称为k-候选的方法来融合这两个约束模型。整个方法充分利用了韵律短语的语法约束和长度约束,并将之有机地结合起来。试验表明,该预测模型达到了很好的效果,韵律短语边界识别的调和平均值达到82.9%。     

基于语法树高度的汉语韵律短语预测

在文语转换系统中,从文本中预测出准确的韵律结构对于提高合成语音的自然度具有重要的作用。利用10 000句标注了词性标记的文本语料,在语言学专家的指导下,人工标注了语料的韵律词和韵律短语。选择了标注结果一致性最高的500句语句,标注了语法层级结构,并利用语法树高度描述语法词之间连接的紧密程度。通过分析韵律短语边界与语法结构的关系,发现韵律短语边界受语法树高度、语法词词性和语法词词长的影响,因此选择了这三个特征,利用TBL算法和400句训练语句训练了预测模型。测试集上的预测结果表明,提出的方法在小规模训练语料下,韵律短语预测的精确率达到了75.2%,召回率达到了77.1%,F-Score达到了76.1%。     

Stochastic and syntactic techniques for predicting phrase breaks

Determining the position of breaks in a sentence is a key task for a text-to-speech system. A synthesized sentence containing incorrect breaks at best requires increased listening effort, and at worst, may have lower intelligibility and different semantics from a correctly phrased sentence. In addition, the position of breaks must be known before other components of the sentence’s prosodic structure can be determined. We consider here some methods for phrase break prediction in which the whole sentence is analysed, in contrast to most previous work which has focused on analysing an area around an individual juncture. One of the main features we use is part-of-speech tags. First, we report an algorithm that reduces the number of tags in the tagset whilst improving break prediction accuracy. We then describe three approaches to break prediction: by analogy, in which we find the best-matching sentence in our training data to the unseen sentence; by phrase modelling, in which we build stochastic models of phrases and use these, together with a “phrase grammar”, to segment the unseen sentence; and finally, using features derived from a syntactic parse of the sentence. All techniques achieve well above our baseline performance, which used punctuation symbols to determine break positions, and performance increased with each successive technique. Our best result, obtained on the MARSEC corpus and using a combination of parse tree derived features and a local feature, gave an F score of 81.6%, which we believe to be the highest published on this dataset.     

中文语音合成系统中的一种两层韵律结构生成体系

韵律结构生成是改进一个语音合成系统中的合成语音的完整度和自然度的重要组成部分. 韵律词和韵律短语的自动切分是中文层级韵律结构的两个重要的基本层面, 本文调研了这个基本问题, 并提出了一种两层韵律结构生成体系. 为此, 我们建立了条件随机场模型为韵律词和韵律短语的预测选取不同的前端特征. 除此之外, 我们还引入了基于转换的错误驱动学习模块来修正后端的初始预测. 实验结果显示, 这种结合条件随机场和错误驱动学习的方法使得韵律词和韵律短语的自动分割的F-score值达到了94.66%.     

分层特征模板筛选的维吾尔语韵律边界预测

韵律边界的正确预测是连续语音合成系统中首要解决的关键问题。针对维吾尔语分层韵律结构,通过基于条件随机场（CRF）的分层自底向上方法预测了维吾尔语的韵律词和韵律短语边界,并将维吾尔语形态特征作为韵律边界预测模型的重要特征。根据不同韵律边界层次的特点,对分层韵律边界预测方法进行了改进,针对分层方法的不同层次进行独立特征模板筛选,从而进一步提高韵律边界预测性能。通过对不同的特征模板和不同韵律边界预测模型进行反复实验,得到了最好的预测性能。实验结果表明,该方法明显提高了韵律边界预测结果。     

基于依存句法分析的汉语韵律层级自动预测技术研究

不同的韵律层级可以将文本划分成适合朗读与理解的韵律组块,从而保证合成语音能够以自然的节奏表现出来。目前对韵律层级预测所采用的特征绝大多数是较为浅层的特征,如词性、词长等,但这些浅层特征对有的韵律层次如韵律短语的预测能力比较弱。实际上,句法结构同韵律层级之间有着非常紧密的联系,二者相互影响,相互制约。本文根据依存句法分析的结果,抽取出若干同韵律层级相关的深层句法特征对韵律层级进行预测。实验证明,其中内弧跨度和内弧类型等特征,对浅层特征较难解决的类似韵律短语这种中间层次的韵律单元划分问题,可以起到很大的提高作用,使韵律短语标注的综合F值提高了11%。     

Discourse prosody planning in native (L1) and nonnative (L2) (L1-Bengali) English: a comparative study

This paper conducts a comparative study between L1 and L2 (L1 Bengali) English discourse level speech planning to investigate differences between L1 and L2 English speaker groups in the organization of discourse-level speech planning. For this purpose, English speech of 10 L1 English and 40 L1 Bengali speakers of the same discourse are analyzed in terms of using prosodic and acoustic cues by applying hierarchical discourse prosody framework. From this analysis, between-group differences in discourse level speech planning are found through the speech rate, locations of discourse boundary breaks as well as size and scope of speech planning and chunking units. Result of analysis shows that the speech rate of L1 English speakers is higher than that of L2 English speakers, L2 English speakers contain more break boundary than that of the L1 English speakers at every discourse level in the organization, which exhibit the fact that L2 English speakers use more intermediate chunking units and larger scale planning units than that of L1 English speakers. Between-group differences are also found through the analysis of phrase component at prosodic phrase level and accent component at the prosodic word level. These findings can be attributed to L2 English speakers’ improper phrasing, improper word level prominence and the ambiguous difference between content words and function words. The study concludes that the deficiencies in English strategy for L1 Bengali speakers’ discourse-level speech planning compared to L1 English speakers are due to the influence of L1 (Bengali) prosody at the L2 discourse level.