| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·语音合成技术 | 第13-14页 |
| ·韵律结构介绍 | 第14-16页 |
| ·韵律结构划分研究现状 | 第16-18页 |
| ·基于手工规则的韵律短语预测 | 第16-17页 |
| ·基于机器学习的韵律短语预测 | 第17-18页 |
| ·本文主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 语块的定义及获取 | 第21-31页 |
| ·语块的定义 | 第21-22页 |
| ·语块的初标注 | 第22-24页 |
| ·语块与韵律短语 | 第24-26页 |
| ·语块内部与韵律短语边界 | 第24-25页 |
| ·语块边界与韵律短语边界 | 第25-26页 |
| ·语块结构的最终生成 | 第26-29页 |
| ·初语块结合紧密度计算 | 第26-27页 |
| ·初语块的归并 | 第27-28页 |
| ·自然边界与韵律边界关系统计 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于语块和条件随机场模型的汉语韵律短语识别 | 第31-41页 |
| ·序列标注问题 | 第31页 |
| ·图模型 | 第31-32页 |
| ·有向图模型 | 第31页 |
| ·无向图模型 | 第31-32页 |
| ·条件随机场CRFs模型 | 第32-34页 |
| ·CRFs模型简介 | 第32-33页 |
| ·势函数 | 第33-34页 |
| ·CRFs的最大似然估计 | 第34页 |
| ·基于语块和CRFs的韵律短语识别 | 第34-39页 |
| ·特征选取 | 第34-35页 |
| ·模型构建及韵律短语的预测 | 第35-37页 |
| ·评价指标 | 第37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于语块和AdaBoost-SVM集成算法的韵律短语识别 | 第41-53页 |
| ·AdaBoost算法介绍 | 第41-44页 |
| ·Boosting算法概述 | 第41-42页 |
| ·AdaBoost分类算法实现 | 第42-44页 |
| ·SVM算法简介 | 第44-47页 |
| ·SVM | 第44-45页 |
| ·基于AdaBoost的SVM集成算法 | 第45-47页 |
| ·基于AdaBoost-SVM算法的韵律短语识别 | 第47-51页 |
| ·实验数据及预处理 | 第47-48页 |
| ·AdaBoost-SVM算法实现 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 个人简况及联系方式 | 第63-65页 |
| 承诺书 | 第65-67页 |