語音合成技術(shù)的發(fā)展。使得通過語言和機器進(jìn)行交流變成了可能。在語音合成系統(tǒng)中,評價一段合成的語音水平主要從兩方面來看,可懂度、自然度。目前,語音的可懂度已經(jīng)基本達(dá)到預(yù)期的要求,但是語音合成的自然度仍需要提高。影響語音合成自然度的因素很多,韻律結(jié)構(gòu)是其中重要因素之一。為了更好的劃分韻律結(jié)構(gòu),本文從語音和文本兩個方面出發(fā),融合文本特征、句子相似度特征、短語結(jié)構(gòu)特征和語音聲學(xué)特征,采用深度學(xué)習(xí)的方法來識別韻律短語邊界的位置。本文的主要研究內(nèi)容有:（1）韻律短語邊界處文本特征的獲取基于韻律標(biāo)注文本語料,在對韻律短語邊界進(jìn)行詞法、句法分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建韻律邊界的文本特征集。文本特征包括:表達(dá)詞與詞之間關(guān)系的詞向量特征、基于句法結(jié)構(gòu)分析的相似性特征、及短語結(jié)構(gòu)的邊界位置特征等。（2）韻律短語邊界處語音特征的獲取基于真實的韻律標(biāo)注語音語料,分析韻律邊界處及邊界前后的語音聲學(xué)表現(xiàn),并從語音音頻中提取韻律短語邊界處的聲學(xué)特征構(gòu)建語音特征集。語音特征主要有:聲母時長、韻母時長、音節(jié)時長、無聲段時長等。（3）文本和語音特征相結(jié)合的韻律短語邊界預(yù)測將文本特征和語音特征進(jìn)行有效的融合,從多層次多角度描述韻律短語的... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 漢語韻律分析及韻律層級劃分
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究問題及內(nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)知識
    2.1 詞向量
    2.2 模型介紹
        2.2.1 Bi-LSTM模型
        2.2.2 Bi-GRU模型
        2.2.3 CRF模型
    2.3 句子間相似度計算方法
        2.3.1 編輯距離計算
        2.3.2 杰卡德系數(shù)計算
        2.3.3 TF計算
    2.4 短語結(jié)構(gòu)分析
第三章 基于文本的特征獲取
    3.1 詞向量特征
    3.2 句子相似度特征
    3.3 短語結(jié)構(gòu)特征
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于語音的特征獲取
    4.1 無聲段特征
        4.1.1 韻律邊界處的語音無聲段
        4.1.2 無聲段特征的提取方法
    4.2 時長特征
        4.2.1 韻律邊界處時長特征
        4.2.2 時長特征的獲取方法
    4.3 文本和語音特征結(jié)合
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于深度學(xué)習(xí)的韻律短語邊界預(yù)測
    5.1 特征向量構(gòu)建
    5.2 韻律邊界預(yù)測模型
    5.3 實驗語料及評價指標(biāo)
    5.4 實驗測試及結(jié)果分析
        5.4.1 模型特征與性能分析
        5.4.2 不同方法的對比
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于深度學(xué)習(xí)的韻律短語邊界預(yù)測系統(tǒng)
    6.1 系統(tǒng)處理流程
    6.2 系統(tǒng)功能模塊
    6.3 開發(fā)語言
    6.4 系統(tǒng)具體實現(xiàn)
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雙向門控循環(huán)單元的3D人體運動預(yù)測[J]. 桑海峰,陳紫珍.  電子與信息學(xué)報. 2019(09)
[2]基于句法依存和條件隨機場的韻律短語識別[J]. 錢揖麗,張二萌.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(07)
[3]基于Python的大學(xué)計算機公共課教學(xué)研究[J]. 王潤鴻,劉燕.  電腦知識與技術(shù). 2019(12)
[4]基于靜音時長和文本特征融合的韻律邊界自動標(biāo)注[J]. 傅睿博,陶建華,李雅,溫正棋.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[5]杰卡德相似系數(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 張曉琳,付英姿,褚培肖.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2015(04)
[6]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 尹寶才,王文通,王立春.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2015(01)
[7]大規(guī)模語料庫上的Stanford和Berkeley句法分析器性能對比分析[J]. 項煒,金澎.  電腦知識與技術(shù). 2013(08)
[8]基于整句相似性計算的韻律短語預(yù)測模型[J]. 李劍鋒,胡國平,王仁華.  小型微型計算機系統(tǒng). 2006(10)
[9]應(yīng)用二叉樹剪枝識別韻律短語邊界[J]. 荀恩東,錢揖麗,郭慶,宋柔.  中文信息學(xué)報. 2006(03)
[10]基于語義依存的漢語句子相似度計算[J]. 李彬,劉挺,秦兵,李生.  計算機應(yīng)用研究. 2003(12)

碩士論文
[1]語音合成中韻律結(jié)構(gòu)預(yù)測改進(jìn)[D]. 王天慧.北京交通大學(xué) 2017
[2]語音韻律短語邊界處的聲學(xué)表現(xiàn)及語音停頓識別[D]. 王娟.山西大學(xué) 2017
[3]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的韻律結(jié)構(gòu)預(yù)測研究[D]. 王琦.北京交通大學(xué) 2016



本文編號：3659040