基于Viterbi 解码的中文韵律短语边界自动标注
本文提出了一种基于声学模型Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法，以降低大语料库单元 拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段：模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Markov model, HMM)；标注阶段借助训练得到的模型采用Viterbi解码完成韵律短语自动标注。实验结果表明：该方法进行韵律短语边界标注时的F-score值达到77.64％，超过了人工标注时不同标注人员之间的一致性水平；另外该方法可以方便地增加待标注韵律属性，具有良好的扩展性。
语音合成 韵律标注 Markov模型 数理语言学
杨辰雨 朱立新 凌震华 戴礼荣
中国科学技术大学 电子工程与信息科学系 讯飞语音实验室,合肥 230027 中国电子科技集团公司 第二十八研究所,南京 210007
国内会议
西安
中文
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2011-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）