中文轉客文文轉音系統中的客語斷詞處理之研究 (Research on Hakka Word Segmentation Processes in Chinese-to-Hakka Text-to-Speech System )[In Chinese]
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完全基於類神經網路之語音合成系統初步研究 (A Preliminary Study on Fully Neural Network-based Speech Synthesis System) [In Chinese]
A Preliminary Study on Fully Neural Network-based Speech Synthesis System 廖書漢 SHU-HAN Liao ,蔡亞伯 YaBo Chai , 廖元甫 a Yuan-Fu Liao, a 國立台北科技大學電子工程系 [email protected], [email protected], [email protected] 摘要 傳統的語音合成使用先文字分析後語音合成的架構,但是這種兩階段的作法, 通常會有,若前級分析錯誤,就會影響後級合成,且無法挽救的問題。因此,在 本論文中我們希望嘗試把前後級,全部都改成以類神經網路實現,以便將來可以 直接合成一個大的端對端語音合成類神經網路。主要的想法是,直接以字元串為 輸入單位,並盡量用大量未標記語料,進行非監督式類神經網路訓練。我們的系 統包含四個子網路,分...
متن کامل使用韻律階層及大量詞彙的中文文轉音系統 (A Mandarin Text-to-Speech System Using Prosodic Hierarchy and a Large Number of Words) [In Chinese]
余明興、張唐瑜、許燦煌、蔡育和 國立中興大學資訊科學所 [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] 摘要 本論文實作了一個中文的文轉音系統(Test-to-Speech)系統,它使用大量的詞彙來做為合成單 元(Synthesis units),並且配上適當的韻律階層。韻律階層可以使語意更加清晰,也可以幫助選取 適當的合成單元。因此本篇論文主要包含兩個重點:韻律階層的求取和以大量詞彙作為合成單元 的架構,在韻律階層的求取上,我們實驗了利用剖析器為基礎的方法以及著名的統計式方法 -CART(Classification And Regression Trees)來進行求取。我們使用大量詞彙來當成我們的合成單 元,可以免去許多語音處理不易...
متن کاملAutomatic labeling of troponymy for Chinese verbs
以同義詞集與詞彙語意關係架構而成的詞彙知識庫,如英語詞網 (Wordnet)、歐語詞 網 (EuroWordnet)等,已有充分的研究,詞網的建構也已相當完善。基於相同的目的,中 研院語言所亦已建立大規模之中文詞彙網路 (Chinese Wordnet,CWN),旨在提供完整的 中文辭彙之詞義區分。然而,在目前之中文詞彙網路系統中,由於目前主要是採用人為判 定來標記同義詞集之間的語意關係,因此這些標記之數量尚未達成可行應用之一定規模。 因此,本篇文章特別針對動詞之間的上下位詞彙語意關係 (Troponymy),提出一種自動標 記的方法。我們希望藉由句法上特定的句型 (lexical syntactic pattern),建立一個能夠自 動抽取出動詞上下位的系統。透過詞義意判定原則的評估,結果顯示,此系統自動抽取出 的動詞上位詞,正確率將近百分之七十。本研究盼能將本方法應用於正在發展中...
متن کامل整合邊際資訊於鑑別式聲學模型訓練方法之比較研究 (A Comparative Study on Margin-Based Discriminative Training of Acoustic Models) [In Chinese]
鑑別式聲學模型訓練在近代自動語音辨識(Automatic Speech Recognition, ASR)中扮演 重要的角色。在許多基於不同思維且能有效地提昇辨識率的鑑別式聲學模型訓練方法陸 續被提出後,對於訓練方法的相關推廣與改進便如雨後春筍般地興起;而這些方法在本 質上,皆是在描述訓練語句與語音辨識器所產生對應詞圖(Word Graph)之間的關係。本 論文首先將統整與歸納近年來所發展的多種鑑別式聲學模型訓練方法,並以三種最具代 表性鑑別式訓練方法:最小化分類錯誤(Minimum Classification Error, MCE)、最大化交 互資訊(Maximum Mutual Information, MMI)、最小化音素錯誤(Minimum Phone Error, MPE)為範例,透過有系統地轉換與化解方程式,得到聲學模型訓練準則的共通表示函 數型態。我們可以發現到,對於...
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在 1995 年世界四個做語音辨認研究的著名單位(BBN, CMU, Dragon 及 IBM)開始參與一個在 當年是一項創舉的語音辨認評比之語音資料庫建立工作,該語音資料庫稱做 Hub-4,在此項評比 中希望能做到廣播新聞語料自動轉述(automatic broadcast news transcription)[1]。Hub-4 語料庫中也 已陸續加入許多語料,事實上 Hub-4 語料庫中也已經有國語廣播新聞語料,其內容是由大陸中央 台及洛杉磯中文台的廣播新聞節目錄製而成。由 1999 年 DARPA 所舉辦的語音辨認評比的結果 可以看出世界各大語音辨認研究單位在廣播新聞語料自動轉述已獲得重大的進展;不只在語音辨 認方面,在 segmentation、information extraction、topic detection 等技術都有許多成果。在英文廣播 新聞語料語音辨認方面...
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تاریخ انتشار 2014