【摘 要】
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随着语音合成的普及,人们对合成语音的自然度以及准确度的要求日益提高,而韵律边界就对这两个指标起着重要作用。在人们交流中,语句间停顿的部分即为韵律边界。如何提升韵律
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随着语音合成的普及,人们对合成语音的自然度以及准确度的要求日益提高,而韵律边界就对这两个指标起着重要作用。在人们交流中,语句间停顿的部分即为韵律边界。如何提升韵律边界的识别率,仍是当前学术界的重要研究内容。本文在当今已有研究理论的基础上,提出了基于韵母结构的LSTM汉语韵律边界识别方法。该方法首先对语料库进行特征提取,然后利用韵母结构特征对韵母时长进行归一化,最后利用所得特征数据集对LSTM模型进行训练以得到具有较高识别率的韵律边界识别模型。结果表明,将韵母时长更换为归一化时长的模型其识别率高于更换前的模
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