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汉语韵律结构预测模型的研究与实现

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汉语韵律结构预测模型的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8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

本篇论文共90页,点击这进入下载页面
 
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