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语音合成中韵律结构预测改进——深度学习在韵律预测模块中的应用研究

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语音合成中韵律结构预测改进——深度学习在韵律预测模块中的应用研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-16页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.3 研究问题及内容第13-14页
  1.4 论文组织结构第14-16页
2 汉语韵律结构及其预测模型第16-27页
  2.1 汉语的韵律特征第16-17页
  2.2 汉语的韵律层级结构第17-19页
    2.2.1 词典词第18页
    2.2.2 韵律词第18页
    2.2.3 韵律短语第18-19页
    2.2.4 语调短语第19页
  2.3 韵律结构预测模型第19-26页
    2.3.1 二叉树模型第20-21页
    2.3.2 决策树模型第21-22页
    2.3.3 相似句模型第22-23页
    2.3.4 隐马尔科夫模型第23-24页
    2.3.5 最大熵模型第24-25页
    2.3.6 各模型比较第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
3 词向量及深度神经网络第27-45页
  3.1 词向量表达方式第27-28页
    3.1.1 离散表达方式(One-Hot Representation)第27-28页
    3.1.2 分布式表达方式(Word Embedding/Word2Vec)第28页
  3.2 词向量使用(Word2Vec)第28-31页
    3.2.1 CBOW模型第29-30页
    3.2.2 Skip-Gram模型第30-31页
  3.3 深度神经网络第31-39页
    3.3.1 网络基本结构及原理第31-35页
    3.3.2 循环神经网络(RNN)第35-37页
    3.3.3 长短时记忆单元(LSTM)第37-39页
  3.4 基于深度学习的韵律结构预测模型设计第39-44页
    3.4.1 输入特征设计第39-41页
    3.4.2 神经网络模型设计第41-43页
    3.4.3 韵律结构预测模块设计第43-44页
  3.5 本章小结第44-45页
4 深度学习在韵律结构预测中的应用第45-69页
  4.1 数据库准备第45-48页
    4.1.1 新闻语料库第45-46页
    4.1.2 韵律层级标注语料库第46-48页
  4.2 分词第48-50页
    4.2.1 分词工具安装第49页
    4.2.2 实现新闻语料分词第49-50页
  4.3 训练词向量第50-54页
    4.3.1 训练过程第50-51页
    4.3.2 训练步骤第51-52页
    4.3.3 训练结果第52-54页
  4.4 特征准备第54-57页
    4.4.1 CNTKTextFormatReader数据格式第54-55页
    4.4.2 网络输入特征第55-57页
  4.5 网络搭建第57-62页
    4.5.1 网络定义第57-58页
    4.5.2 网络训练第58-61页
    4.5.3 测试网络模型第61-62页
  4.6 实验结果对比分析第62-68页
    4.6.1 输入特征选择第63页
    4.6.2 输入特征维度选择第63-64页
    4.6.3 网络结构选择第64-65页
    4.6.4 网络模型改进第65-68页
  4.7 本章小结第68-69页
5 总结与展望第69-71页
  5.1 总结第69页
  5.2 展望第69-71页
参考文献第71-74页
附录A第74-76页
附录B第76-78页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-80页
学位论文数据集第80页

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