| 基于WFST的俄语字音转换算法研究 |
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| 引用本文： | 冯伟,易绵竹,马延周.基于WFST的俄语字音转换算法研究[J].中文信息学报,2018,32(2):87. |
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| 作者姓名： | 冯伟 易绵竹 马延周 |
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| 作者单位： | 战略支援部队信息工程大学 洛阳校区,河南 洛阳 471003 |
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| 基金项目： | 洛阳市社会科学规划项目(2016B285) |
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| 摘 要： | 在俄语语音信息处理的资源建设中,字音转换技术起到了至关重要的作用。该文尝试对基于SAMPA的俄语音素集进行改进设计,使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象。依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典。在此基础上,实现了一种数据驱动的俄语字音转换算法,将加权有限状态转化器(WFST)应用于算法的对齐、建模和解码过程中。首先利用期望最大化算法以“多对多”的方式对俄语字音进行对齐,然后将对齐结果通过联合N-gram模型训练,并转化为WFST发音模型,最后通过WFST解码算法对任意单词的发音进行预测。交叉验证实验结果表明,平均词形正确率为62.9%,平均音素正确率为92.2%。
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| 关 键 词： | 字音转换 俄语 发音词典 加权有限状态转化器 |
Algorithm of Grapheme-to-Phoneme Conversion for Russian Based on WFST |
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| FENG Wei,YI Mianzhu,MA Yanzhou.Algorithm of Grapheme-to-Phoneme Conversion for Russian Based on WFST[J].Journal of Chinese Information Processing,2018,32(2):87. |
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| Authors: | FENG Wei YI Mianzhu MA Yanzhou |
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| Affiliation: | The PLA Strategic Support Force Information Engineering University Luoyang Campus, Luoyang, Henan 471003, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | G2P Russian pronunciation dictionary WFST |
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