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J-GLOBAL ID：201702294631239903   整理番号：17A0532766

アクセントカーネルパラメータとDNNモデリングに基づく韻律境界検出の研究【JST・京大機械翻訳】

Automatic Mandarin Prosody Boundary Detection Based on Tone Nucleus and DNN Model

著者 (4件)： Lin Ju (College of Information Sciences,Beijing Language and Culture University) ,  Xie Yanlu (College of Information Sciences,Beijing Language and Culture University) ,  Zhang Jinsong (College of Information Sciences,Beijing Language and Culture University) ,  Zhang Wei (College of Information Sciences,Beijing Language and Culture University)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 30  号： 6  ページ： 35-39,048  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 韻律境界は言語表現の自然性と理解度に重要な役割を果たす。韻律モデリングは音声合成,音声理解における重要な側面である。本論文では,隣接したアクセントの相互作用の観点から,深さ神経回路網(DNN)とアクセント核音響特性に基づく中国語の韻律境界検出法を提案した。この方法では,まず第一に,境界検出の関連パラメータを計算するために,音響核の部分的音響特性を使用する。次に,深さニューラルネットワークを用いてモデリングを行った。比較として,実験では全音節の音響特徴を入力特徴とするベースラインシステムを採用した.結果は,調核の部分的音響特性を使用するシステムが,全体の音節を使用するシステムより優れていることを示して,韻律境界検出の正確さは,4%増加して,それは,提案した中国語韻律Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響特性 ,  音節 ,  *アクセント ,  *モデリング ,  中国語 ,  音響 ,  音声合成 ,  神経回路網 ,  ニューラルネットワーク ,  音声理解 ,  *境界検出
準シソーラス用語： 音響特徴 ,  自然性 ,  言語表現 ,  *韻律 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： prosody boundary modeling ,  tone nucleus ,  deep neural network

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデリング ,  研究