连续语流中韵律层级和调型组合对重音感知的影响

由于汉语是声调语言,在连续语流中韵律词重音不仅会受到其所在韵律层级的影响,也会受到调型组合的影响。该文在大规模连续普通话语音数据库的基础上,从韵律层级和调型组合2方面对韵律词重音感知作了细致分析。实验结果表明,在不同韵律层级和调型组合条件下,重音感知呈现出规律性差异,主要表现为:1)随着韵律层级的上升,时长和基频都随着重音级别的增大而增大,但基频对重音感知的影响更大;2)在相斥的调型组合下,时长对重音感知的作用要显著高于其在相容调型组合下的作用;3)在连续语流中,双音节韵律词的重音模式没有显著稳定性。     

利用重音格式掌握俄语词的重音

在俄语教学中,词的重音是难点之一。俄语重音有自由性和移动性两个特点。俄语词的重音,可以落在任何一个音节上。一些词在词形变化的同时,还可能改变它们的重读音节。俄语词形变化形式繁多,重音位置移动的格式也很复杂,这就使初学者很难掌握它。一个拼法完全相同的词,如果重音不同,其语义或语法功能也就各异。如面粉,痛苦;在家(付词)房子(名词单数第二格),房屋(复数一、四格名词);撒入(未完成体动词),(完成体动词)等。     

汉语对话语气韵律建模方法

为使得合成系统所生成的语音更加自然,构楚了一个普通话对话语气韵律模型.借鉴现有陈述语气韵律模型的研究成果,针对对话语气的特点进行扩展,生成具有对话语气韵律特征的基频曲线.与陈述语气相比,对话语气具有较快的语速和较窄的调域,然而仅通过变换语速和调域却无法模拟出对话语气的特征.对话语气中音节内部基频曲线无法完成其原先固有的调形,这种现象称为"未完成现象".为了模拟这种现象,利用分类树预测一个音节是正常音节还是未完成音节,并在基频曲线生成模型中对未完成音节进行特殊处理,使之生成具有对话语气韵律特征的基频曲线.听辨实验证明,基于本文所提出韵律模型合成的语音表现更加自然和口语化.     

汉语语句重音再分析

汉语的语句重音作为一种韵律变化,是一种语音现象,同时也是一种语法现象。依据语句的焦点,我们把汉语语句重音分为语义重音和对比重音两大类,分别叙述了两种重音的定义,理清了不同重音类别与汉语句法、语义以及语用之间的逻辑关系,并论证了新分类的正确性。文中对汉语语句重音的重新定位及其分类能够加深我们对相关领域的认识,并对现代汉语教材的编写提供有益的参考。     

汉语字音与英语音节对比

拼读出汉语字、英语词,汉语必须有声母、韵母、声调,英语要求元音、辅音、重音(少数词除外)。现代汉语对音节的认识存在分歧,即声调是或不是音节的组成部分。而汉语传统音韵学把声母、韵母、声调称为字音是不容置疑的,那么可以对比汉语字音和英语音节。     

斜率相关参数对双音节阳平词的重音感知的影响

传统的基频和时长等声学参数凸显阳平音节的重音的作用有限,因此该文具体考察了双音节阳平词的词重音的声学关联物。通过对6 000句语料中的1 282个双音节阳平词进行重音标注和声学分析,发现双音节阳平词的词重音表现出特殊的声学关联物:两音节的音高升幅差、音高上升部分时长差和斜率差这3个斜率相关参数。主要体现在:3个斜率相关参数与双音节阳平词的重音类别有较高的相关性,它们均能够为区分前重词和后重词提供线索;在不同的韵律边界下,斜率相关参数对词重音的影响不同;3个参数与重音类别存在一定的对应关系。     

浅谈语言表达中的重音技巧

汉语有抑扬顿挫之美,这一扬一抑除汉字本身的四声外,还表现在语句的重音上。一个从事语言艺术的人,如果不会运用抑扬顿挫,那么其工作效果是可想而知的。没有重音就等于没有了语言目的,没有了重音,稿件就会播得一潭死水、索然无味,而且还会令人抓不住要领,不知所云何物。由此可见重音在语言表达中的重要作用。     

藏语语音合成语料库的韵律标注规则设计

韵律标注是藏语语音合成语料库建设的重要环节.文章参考汉语韵律标注的研究成果,结合藏语自身的语音特点以及韵律特征,进行了面向藏语语音合成语料库的韵律标注研究,并设计一套包含拉丁转写、声调类型、音节结构、重音类型以及停顿指数的标注规则,为藏语语音韵律特征的研究提供了直观的、科学的方法.     

“于”字比较句和“比”字句的差别

对“于”字比较句和“比”字句的结构和功能进行比较分析发现,“于”字比较句的句法结构和成分比较单一,语义语用功能较为狭窄;“比”字句对各种复杂句法结构的容纳性强,语义语用表达功能更加灵活多样;它们在现代汉语中的语体分布也不一致。两种比较句各有独自的语义语用价值。     

汉语口语对话中姿态与语音信息关系初探

信息交互方式多种多样,以语音和姿态的表达最为自然,因此提高人机交互能力就需了解交际过程中的这2种模态对信息表达之间的关系.该文介绍了语音与姿态关系的相关理论和产生模型,并以电视访谈节目中自然对话的视频和音频数据为研究对象,对汉语普通话语音和姿态信息在交际过程中的关系进行了初步的研究.在语音学和姿态标注的基础上,分析了口语对话中焦点重音与姿态动作之闻的关系,以及韵律边界和姿态边界之间的关系.研究发现语音上重音表达往往伴随较强烈的手部动作,而且此时手和头部动作之间有互补的现象;韵律边界和姿态边界没有时间上的对应关系,但有很大的相关性,这些结果都支持语音与姿态表达之间的关联理论.     

英语重音·语义·语用

重音在英语语音学里占有重要的地位,它是节奏和语调的基础,是言语表达的主要手段之一。通过重音的正确使用可以表达出交际者的真实意图。学习与掌握英语与汉语重音规则相近的英语重音及规则不同的重音,并在此基础上分析英语重音在口头交际及语篇中承载的语义、语用含义,对有效地提高学习效率,避免语用失误而导致交际障碍等具有重要意义。     

英语重音·语义·语用

重音在英语语音学里占有重要的地位,它是节奏和语调的基础,是言语表达的主要手段之一。通过重音的正确使用可以表达出交际者的真实意图。学习与掌握英语与汉语重音规则相近的英语重音及规则不同的重音,并在此基础上分析英语重音在口头交际及语篇中承载的语义、语用含义,对有效地提高学习效率,避免语用失误而导致交际障碍等具有重要意义。     

采用重音调整模型的HMM语音合成系统

韵律模型一直是语音合成中的研究重点,而重音则是目前韵律研究中的主要难点。在已有的研究工作中重音的定性分析较多,但重音生成则相对较少。该文采用基于重音调整的方法,构建了一个支持重音的隐Markov模型(hid-den Markov model,HMM)语音合成系统。在文本分析模块引入最大熵模型完成了基于文本特征的重音预测,然后根据重音调整韵律参数得到调整后的HMM模型,最后采用基于隐Markov模型的语音合成技术(hidden Markov modelbased speech synthesis,HTS)系统合成语音。实验结果表明:采用该方法能够合成出抑扬顿挫的语音。该方法的优势在于能够灵活地扩展到对其他语音表现力的合成。     

汉语书面广告语言的韵律结构

汉语的韵律系统包括韵律的结构规则。根据韵律构词学理论，最小的能够自由运用的韵律单位是音步，韵律词至少是一个音步。汉语最基本的音步（韵律词）是两个音节，复合韵律词是两个音步，俪句是两个句子。韵律的这种求偶性结构，反映了语言中的轻重抑扬和骈俪对仗。汉语书面广告语言运用中，韵律的结构方式被凸现出来，一半以上的广告词使用了标准韵律词、复合韵律词和俪句，使得汉语书面广告语言结构匀整、抑扬有致、明丽上口，并且给人以沉稳、踏实、可信之感，对人们接受广告信息产生了直接的效用，充分发挥了广告的功能。     

基于韵律信息的语种辨识系统

提出利用超声层次上的韵律信息来进行语种辨识.在子词分割的基础上结合元音/辅音检测模型,将语音分割为CⁿV的假音节模型,然后对每个假音节提取一个五维的特征韵律参数.分割结果比传统的分割方法更接近实际的音节结构.在韵律系统中,对所有的语言建立高斯混合模型(GMM),研究模型的离散度和模型间的干扰程度.实验表明,韵律模型对不同的语言、不同的语系和同一语系中不同语言均具有一定的区分效果.     

维吾尔语韵律建模

对维吾尔语的韵律结构进行了全面的研究,从维吾尔语语音合成(text to speech,TTS)语音库中提取了音节的时长、能量、基频均值、最大值、最小值和基频范围等韵律特征参数,分析了其在音节处于不同韵律层次时的变化规律。提取了语音数据中韵律边界前后的音节延长量、音高重置和无声段等声学特征参数,并对它们的分布规律进行了统计分析。实验结果表明:不同韵律层级之间时长延长量和音高差值随着边界层级的提高而增加;韵律词边界之间没有显著地停顿,韵律短语和语调短语层级边界之间的平均停顿时长分别是154.2和212.8ms。     

英语的节奏与训练方法

节奏、音调和调核突显（调心重音）是英语语调体系的三个主要部分。节奏对语音语调和提高英语流畅的能力很有帮助。掌握了正确的节奏，我们就能更确切地表达思想，交换信息，会话也更符合英语的习惯。反之，句子缺乏正确的节奏，其表达能力就会明显削弱，意思也会含糊不清。英国学者哈特曼说：“节奏是话语中重读音节和非重读音节的模式，语言使用的重音方式对语言的节奏有很大的影响。”英语节奏的特色是，以同一说话人和同一速度来说，重读音节之间的时距大致相等，非重读百节不论多少总是压缩在相同的时距内。因此，节奏就是重读音节大致…     

汉语韵律边界定位与选音算法研究

论述了采用统计模型进行汉语韵律层次结构分析和韵律建模的思路,将韵律结构划分为3个基本层级：韵律词,韵律短语和韵律短语群,提出了一种新的基于统计的韵律结构模型。实验表明该模型对韵律词边界的预测准确率和召回率分别达90.37%和92.48%：对韵律短语边界的预测准确率和召回率分别达82.43%和85.59%。同时,描述了一个汉语连续语流语音合成的选音算法,它适用于基于大语料库的语音合成系统。由于同时考虑单音节、二字韵律词、三字韵律词和四字韵律词,从而降低了因拼接点不连续而造成的音质损失,提高了合成语音的自然度。     

汉语作为第二语言的自然口语韵律的发展

口语韵律的产出能力是第二语言学习者言语控制和组织能力发展的主要表现。该文对中、高级汉语水平的美国留学生汉语口语产出的韵律模式进行了研究,并将汉语母语者的发音语料作为基线数据进行比较。研究结果表明:美国留学生口语产出的韵律模式跟汉语母语者的既有相似之处,又存在着一定的差异;而且在不同的语言习得阶段,美国留学生口语产出的韵律模式也不同。言语产出的普遍性和第二语言言语产出的自动化程度共同制约着汉语作为第二语言的口语韵律的发展。     

基于词类序列的汉语语句韵律结构预测

为完善计算机汉语语音合成,构建了韵律结构预测系统。该系统区分了现代汉语中韵律结构与语法结构存在对应关系和不存在对应关系的两类单位,采取确定韵律结构和调整韵律结构,分别处理这两类单位;考虑了"的"、"介词"等功能词在韵律短语预测中的作用;面向汉语文语转换应用的语句韵律词及韵律短语;只依赖语句的词类音节数序列等简单的文本信息。在107句语料上进行了测试。结果表明:韵律词预测正确率达95%,韵律短语预测正确率约81%,操作性较强。