本文關(guān)鍵詞：利用AdaBoost-SVM集成算法和語塊信息的韻律短語識別

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【摘要】：提出一種基于漢語語塊結(jié)構(gòu)并利用AdaBoost-SVM集成學(xué)習(xí)算法的漢語韻律短語識別方法。首先,對語料進(jìn)行自動分詞、詞性標(biāo)注和初語塊標(biāo)注,然后基于結(jié)合緊密度獲取語塊歸并規(guī)則并利用規(guī)則對初語塊進(jìn)行歸并,得到最終的語塊結(jié)構(gòu)。其次,基于語塊結(jié)構(gòu)并利用AdaBoost-SVM集成算法,構(gòu)建漢語韻律短語識別模型。同時,該文利用多種算法分別構(gòu)建了利用語塊信息和不利用語塊的多個模型,對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,表示淺層句法信息的語塊能夠在韻律短語識別中做出積極有效的貢獻(xiàn);利用AdaBoos-SVM集成算法實(shí)現(xiàn)的模型性能更佳。
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 漢語語塊 AdaBoost-SVM 韻律短語 識別
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61175067) 國家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(61005053,61100138) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)項(xiàng)目(2015091001-0102) 山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目(2012021012-1) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2013-022)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言語音合成是制造語音的技術(shù)。它涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個學(xué)科技術(shù),是中文信息處理領(lǐng)域的一項(xiàng)前沿技術(shù)。目前機(jī)器合成的語音與人講的話之間還有明顯的差距,其自然度還有待進(jìn)一步的提高。韻律的差距是影響語音自然度的重要因素之一,合成的語音單調(diào)

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1050108