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题名基于最大熵模型的韵律短语边界预测
被引量：20
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作者
李剑锋
胡国平
王仁华
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机构
中国科学技术大学讯飞语音实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2004年第5期56-63,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目 (5 9975 0 18)
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文摘
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 。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
韵律短语边界预测
最大熵
决策树
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Keywords
computer application
Chinese information processing
prosody phrase break prediction
maximum entropy
decision tree
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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