摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第1章 绪论 | 第8-17页 |
1.1 研究的背景和意义 | 第8页 |
1.2 语音合成技术 | 第8-12页 |
1.2.1 文本分析 | 第9-10页 |
1.2.2 韵律控制 | 第10-11页 |
1.2.3 语音生成 | 第11-12页 |
1.3 韵律结构的相关概念 | 第12-14页 |
1.3.1 语法词 | 第13页 |
1.3.2 韵律词 | 第13页 |
1.3.3 韵律短语 | 第13-14页 |
1.3.4 语调短语 | 第14页 |
1.4 论文的主要内容和主要特色 | 第14-15页 |
1.4.1 论文的主要内容 | 第14-15页 |
1.4.2 论文的主要特色 | 第15页 |
1.4.3 论文的章节安排 | 第15页 |
1.5 本章小结 | 第15-17页 |
第2章 韵律结构预测综述 | 第17-35页 |
2.1 基于手工规则的预测方法 | 第18-20页 |
2.1.1 规则预测方法简介 | 第18-19页 |
2.1.2 规则预测方法的缺陷 | 第19-20页 |
2.2 基于统计模型的预测方法 | 第20-31页 |
2.2.1 基于二叉树模型的方法 | 第20-24页 |
2.2.2 基于决策树模型的方法 | 第24-26页 |
2.2.3 基于相似句模型的方法 | 第26-28页 |
2.2.4 基于隐马尔科夫模型的方法 | 第28-31页 |
2.2.5 基于最大熵模型的方法 | 第31页 |
2.3 各种方法的比较 | 第31-33页 |
2.4 本章小结 | 第33-35页 |
第3章 基于最大熵原理的韵律结构预测模型 | 第35-54页 |
3.1 最大熵的基本概述 | 第35-41页 |
3.1.1 熵的相关理论基础 | 第35-36页 |
3.1.2 统计量、特征和约束 | 第36-38页 |
3.1.3 最大熵原则 | 第38-39页 |
3.1.4 模型重建 | 第39-40页 |
3.1.5 最大熵与对数似然估计的关系 | 第40-41页 |
3.2 参数求解 | 第41-43页 |
3.2.1 GIS 算法 | 第41-42页 |
3.2.2 IIS 算法 | 第42-43页 |
3.2.3 本文所采用的算法 | 第43页 |
3.3 特征提取 | 第43-45页 |
3.3.1 特征模板的选择 | 第44-45页 |
3.3.2 根据特征模板提取特征 | 第45页 |
3.4 特征的选择 | 第45-50页 |
3.4.1 频数阈值特征选择 | 第46页 |
3.4.2 对 CCFS 算法的改进 | 第46-47页 |
3.4.3 特征增量选择 | 第47-49页 |
3.4.4 本文所采用的算法 | 第49-50页 |
3.5 手工规则法和最大熵原理的韵律结构预测模型的结合 | 第50-53页 |
3.5.1 韵律词预测的规则 | 第51-52页 |
3.5.2 韵律短语预测的规则 | 第52-53页 |
3.6 本章小结 | 第53-54页 |
第4章 基于半监督学习的韵律结构预测模型 | 第54-61页 |
4.1 半监督学习算法概述 | 第54-57页 |
4.1.1 自训练算法 | 第54-56页 |
4.1.2 互训练算法 | 第56-57页 |
4.2 半监督学习的最大熵原理的韵律结构预测模型 | 第57-60页 |
4.3 本章小结 | 第60-61页 |
第5章 韵律结构预测系统的设计及实验 | 第61-74页 |
5.1 语料准备 | 第61-62页 |
5.2 评测标准 | 第62页 |
5.3 系统模块组成 | 第62-68页 |
5.3.1 预处理模块 | 第63-65页 |
5.3.2 模型训练模块 | 第65-67页 |
5.3.3 韵律结构预测模块 | 第67-68页 |
5.4 基于最大熵原理的韵律结构预测模型的实验 | 第68-71页 |
5.4.1 特征模板窗长的选择 | 第68-69页 |
5.4.2 动态特征对韵律结构预测的影响 | 第69-70页 |
5.4.3 词面信息对韵律结构预测的影响 | 第70页 |
5.4.4 手工规则后处理对韵律结构预测的影响 | 第70-71页 |
5.5 半监督学习的韵律结构预测模型的实验 | 第71-73页 |
5.5.1 自训练和互训练的对比实验 | 第71-72页 |
5.5.2 不同规模的未标注样本集对韵律结构预测的影响 | 第72-73页 |
5.6 本章小结 | 第73-74页 |
第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-80页 |
附录 | 第80-90页 |
附录 A 韵律结构预测的部分源码 | 第80-88页 |
附录 B 本文所用的部分训练语料 | 第88-90页 |