普通话韵律结构对声韵母时长影响的分析

该研究基于大规模语音数据库,通过建立普通话连续语流中的声韵母时长预测模型,考察声韵母时长的影响因素,探讨普通话声韵母在连续语流中的时长变化类型与话语韵律结构之间的关系。初步研究结果表明 话语的韵律结构对声母时长的影响较小,而对韵母时长的影响较为显著,这种影响主要体现为 韵律单元末音节的韵母时长是否发生显著延长与话语的韵律结构密切相关,韵律大短语和语调短语末尾的音节通常会发生显著的韵母延长,韵律词内以及韵律词末尾的音节通常不会发生韵母延长;韵律小短语末尾的音节在韵母时长方面的表现比较混乱,规律性不明显,可能需要进一步做分化处理。     

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。     

汉语介词短语的自动识别

本文运用规则和统计相结合的方法构造了一个汉语介词短语识别算法。首先,根据介词和介词短语右边界组成的搭配模板自动提取可信搭配关系,并用这些搭配关系对介词短语进行识别。之后,用基于词性的三元边界统计模型和规则相结合的方法识别其它未处理的介词短语。通过对含有7323 个介词短语的语料作交叉测试,精确率达到87148 % ,召回率达到87127 %。     

汉语韵律短语切分研究

首先分析了汉语中韵律短语的边界情况，然后提出了一个韵律短语切分方法，开放和封闭测试表明该方法取得了相当好的结果。     

多项式回归的汉语时长预测模型

时长信息是韵律的重要组成部分,对于语音合成的自然度和可懂度都有不可忽视的作用。时长预测是建立对时长有影响的韵律环境与自然语流中音段时长的对应关系。本文引入了统计学中etasquared 的概念研究汉语中韵律环境因素对时长的影响,设计了残差算法定量分析属性之间的交互作用,由此建立了多项式回归的汉语时长预测模型。实验结果表明,使用5～6 个韵律属性基本上就能够建立比较相关的对应关系,和使用同样韵律属性的Wagon 回归树的效果相比有明显的优势。     

基于语法信息的汉语韵律结构预测

韵律结构的预测, 主要包括短语的自动切分和重音的等级分布两个大的方面。本文在概述汉语韵律结构的基础上, 根据从自然话语中获得的韵律结构与句法结构和词性的关系, 用一种新的方法,通过文本分析,全面地预测韵律边界的位置分布及其等级差异,并进一步预测重音的位置分布及其等级差异。     

基于分类回归树CART的汉语韵律短语边界识别

提出了一种基于分类回归树（Classification And Regression Tree,CART）的汉语韵律短语识别方法。该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决策模型。开放测试结果显示,利用该CART模型在词边界中识别韵律短语边界,其识别准确率平均可达95.91%。     

基于概率统计的韵律短语分析

韵律短语分析是文语转换（Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｓｐｅｅｃｈ）系统的重要组成部分。文章实现了一个基于概率统计的韵律短语分析方法。它首先构造了一个带有韵律短语间隔标记和词语ＰＯＳ信息的样本库,然后用它来训练和测试一个二元组模型,并针对出现的各种问题,提出了四种改进的思路。     

基于语块和条件随机场(CRFs)的韵律短语识别

该文提出一种基于汉语语块这一浅层句法信息,并利用条件随机场模型的中文文本韵律短语边界预测方法。首先介绍语块的定义和标注算法,然后在进行了语块结构标注以及归并处理的语料上,利用CRFs算法生成相应模型对韵律短语进行识别。实验结果表明,基于语块信息的CRFs韵律短语识别模型的识别效果优于不利用语块结构的模型,其F值平均能够提高约十个百分点。     

语音合成中的韵律关联模型

基于大规模语音数据库的文语转换系统(Text-to-Speech , TTS)中,如何选取合适的语音基元是提高合成语音自然度的重要因素。本文研究了连续语流中的韵律关联现象,提出了包含韵律关联参数的汉语韵律特征参数集,基于数据挖掘中的关联规则模型(Association Rules Model)建立韵律关联模型,并将该模型应用于基元选取。实验表明,该方法有效地利用了语音基元的韵律及关联信息,符合人耳的知觉感受,使得合成语音自然度的主观评测MOS(Mean Opinion Score)得分与不考虑韵律关联时的结果相比提高了12.22%(3.49/3.11)。     

汉语语句中短语间停顿的自动预测方法

在文语转换(TTS)系统中,正确标记短语间的停顿对提高合成语音的自然度起着重要作用。本文介绍了一种在汉语语句中自动预测短语间停顿的方法。首先,文本进行分词,并转换为一列由词性标记所组成的序列;然后使用马尔可夫模型,利用人工标注数据库训练词语连接处词性标注序列的概率分布和连接类型序列的距离信息,得到输入的词性标记序列对应的具有最大似然概率的连接类型序列,最后利用后处理规则进行适当的纠错。本文针对不同的模型参数进行了测试,短语间停顿自动预测的召回率和连接类型正确率分别达到了68.2%和85.1% ,取得了比较满意的结果。     

统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别

在分析汉语最长名词短语特点的基础上,提出了一种统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别方法 通过实验词及词性的不同组合选择特征集合,基于该特征训练得到条件随机场(CRF)识别模型;分析错误识别结果,结合最长名词短语的边界信息和内部结构信息构建规则库对识别结果进行后处理,弥补了机器学习模型获取知识不够全面的不足。实验结果表明,用统计和规则相结合的方法识别最长名词短语是有效的,系统开放测试结果F值达到了90.2%。     

基于韵律信息的连续语流调型评测研究

汉语连续语流中的调型评测是汉语语音评测的一个重要环节,利用连续语流中韵律耦合效应和韵律结构紧密相关这一特性,以韵律词为基本建模单元,建立基于多空间概率分布的HMM调型模型(MSD-HMM),使得汉语普通话水平评测系统针对标准连续语流的调型识别率从82.0% 提升至84.6%;针对有方言背景的非标准发音,机器评分与专家评分的相关度绝对提升超过3.0%。     

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。