【摘 要】
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为了更好地研究普通话声调在连续语音中的变化规律，本文对普通话声调进行精细建模，即建立上下文相关的声调模型(Context Dependent Tone Model，CDTM)。该模型兼顾了当前音节的声韵母、前后音节的声调、后音节的声母以及当前音节在韵律词和短语中的相对位置等因素对各个声调的影响。实验结果表明，CDTM与传统的三音子模型(tri-phone model)在声调识别上的效果基本一致，但
【机 构】
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西北工业大学，计算机学院，西安，710072 微软亚洲研究院，北京，100080
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为了更好地研究普通话声调在连续语音中的变化规律，本文对普通话声调进行精细建模，即建立上下文相关的声调模型(Context Dependent Tone Model，CDTM)。该模型兼顾了当前音节的声韵母、前后音节的声调、后音节的声母以及当前音节在韵律词和短语中的相对位置等因素对各个声调的影响。实验结果表明，CDTM与传统的三音子模型(tri-phone model)在声调识别上的效果基本一致，但CDTM使得声调混淆的分布向更合理的方向改变。 CDTM的优势在于它有效地反应声调在不同语境下的变化形式，为声调分析、语音合成、韵律边界检测等研究工作提供了一种新的研究手段。
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