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英文文语转换系统中基于形态规则和机器学习的重音标注算法
被引量：
2
1
作者
王永生
李梅
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期88-91,共4页
在英文TTS系统中,未登录词的重音标注是除字音转换外另一个十分重要的环节。由于主重音的重要性要远远大于次重音,且主重音的情况要比次重音的情况简单一些,因而将主重音的标注与次重音的标注分开进行。主重音的标注采用形态规则和机器...
在英文TTS系统中,未登录词的重音标注是除字音转换外另一个十分重要的环节。由于主重音的重要性要远远大于次重音,且主重音的情况要比次重音的情况简单一些,因而将主重音的标注与次重音的标注分开进行。主重音的标注采用形态规则和机器学习相结合的标注算法;而次重音的标注完全通过机器学习算法来进行。经过10轮交叉验证,主重音的平均标注正确率为94.4%,次重音的平均标注正确率为86.9%,总的标注正确率为83.6%。
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关键词
文语转换
未登录词
重音标注
机器学习
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题名
英文文语转换系统中基于形态规则和机器学习的重音标注算法
被引量：
2
1
作者
王永生
李梅
机构
同济大学留德预备部
同济大学外国语学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期88-91,共4页
文摘
在英文TTS系统中,未登录词的重音标注是除字音转换外另一个十分重要的环节。由于主重音的重要性要远远大于次重音,且主重音的情况要比次重音的情况简单一些,因而将主重音的标注与次重音的标注分开进行。主重音的标注采用形态规则和机器学习相结合的标注算法;而次重音的标注完全通过机器学习算法来进行。经过10轮交叉验证,主重音的平均标注正确率为94.4%,次重音的平均标注正确率为86.9%,总的标注正确率为83.6%。
关键词
文语转换
未登录词
重音标注
机器学习
Keywords
Text-To-Speech（TTS）
out-of-vocabulary
accent assignment
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
英文文语转换系统中基于形态规则和机器学习的重音标注算法
王永生
李梅
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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