基于采用复合问题集的CART实现语音合成预选树

摘要：

在基于语料库的语音合成系统中,语料的快速预选是一项关键技术。决策树能实现快速分类,CART决策树在处理复杂结构的多维数据分类问题上具有突出优势。本文基于采用复合问题集的CART算法实现的语音合成预选树,在语音合成系统中不但能使语料的预选速度加快,而且在效果上比采用简单问题集的CART算法好的多,达到了令人满意的水平。

关键词： 语音合成 语料预选 模式识别 分类回归树

作者: 迟名远 王成友 蔡宣平

作者单位: 国防科学技术大学电子科学与工程学院 410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 1348-1352

在线出版日期: 2008-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）