藏语拉萨话语音合成语料库的研究与建立

藏语语音合成语料库的好坏对合成语音质量有很大的影响。本文介绍了藏语拉萨话语音合成语料库的设计过程,语料的设计考虑了内容上和语义上的完整性,利用Greed算法实现对语料的选取,同时严格按照标准的录音过程对语料进行录制,最后设计了一套韵律标注规则对语料库中的语音数据进行了音段特征和超音段特征的标注,基本完成了藏语拉萨话语音合成语料库的建立。     

大数据语音语料库的社会标注技术

由于传统语料标注方法耗时耗力,已经难以适应大数据语料的处理,该文提出了大数据语音语料库的社会标注策略。引入了针对语音数据标注的六元组模型,将语音资源的自身特征考虑进去,并将标签对象扩展为更为广义的标记。提出基于"兴趣+收获+报酬"的标注模式,并建立标注质量的3层检验机制。通过工程实现和应用,验证了本文方法在标注效率、质量和成本等方面都具有明显优势。同时,该标注策略可以推广到其他语料的标注,特别是对主观性较强的翻译语料和评价型语料的标注。     

基于HMM的藏语语料库词性自动标注研究

针对藏语区别于英语和汉语,分析藏语的构形特征,得到词性标注集.从人工标注的语料中统计词和词性频率以及训练得到二元语法的HMM模型参数,运用Viterbi算法完成基于统计方法的词性标注.     

藏语元音声学实验分析

文章采用基于Windows系统下的语音软件,采集了藏语语音声学数据参数和语音数据,建立了藏语语音数据库,并对录音数据进行了语音标注、统计和分析,最终描绘了现代藏语语音的声学实验特征。本语音软件可广泛应用于语音教学、语音分析、其他语言发音方式的研究以及法医声纹鉴定等工作。     

藏语语音合成系统的关键技术研究

文章根据藏语的语音规律和特点,以统计声学模型为基础,对藏语语音合成系统中的语料库设计与建设、韵律信息及标注、模型设计与训练及语音合成等关键技术进行了分析,对藏语语音合成系统的实现具有一定的参考价值。     

基于词汇语料的白马藏语语音分析研究

采用语料库方法,构建了一个具有4500余条词的白马藏语语音库,并做了规范的音标标注。该库涵盖了《藏语方言调查表》91%的词汇,包含了白马藏语固有的语音和词汇特征,完全能够代表白马藏语普遍的语言现象。依据语音库标注信息,从发音部位和发音方法两方面对白马藏语声母和韵母的音位系统进行了统计分析,获得了详细的白马藏语音系数据。同时,按发音方法归纳了声母与韵母的组合规律及其分布特征,总结了白马藏语语音与藏语书面语的对应关系,为今后的白马藏语研究提供了详实的数据和新的研究思路。     

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.     

基于依存树的藏语语义分析

藏语语义依存分析是以藏语依存句法分析为基础的深层语义研究。该文从词法分析和句法分析等浅层研究出发,结合藏语自身语法结构和语义单位之间的关系特点,实现了藏语语义依存分析。在制定了藏语语义依存关系标注规范并设计了藏语语义依存关系特征模板的前提下,采用感知机进行了藏语语义依存分析模型的训练,经实验该模型在人工标注测试语料上的根准确率、依存弧准确率、依存弧类型准确率及完全准确率等4个指标分别达到了89.56%、78.63%、71.67%及32.32%,证实了该模型在藏语语义依存分析任务中具有良好的性能。     

基于数据增强及领域适应的神经机器翻译技术

近年来,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译的主流方法.神经机器翻译模型比统计机器翻译模型更依赖于大规模的标注数据.因此,当训练语料稀缺或语料领域不一致时,翻译质量会显著下降.在藏汉翻译中,训练语料大多为政府文献领域且数据稀缺;在汉英语音翻译中,训练语料大多为书面语领域且噪音语料稀缺.为了提高神经机器翻译模型在这2个任务上的表现,该文提出了一种噪音数据增强方法和2种通用的领域自适应方法,并验证了其有效性.     

安多藏语语音合成语料库的设计

藏语语音合成语料数据库的优劣对合成语音质量有很大的影响,语料的设计考虑了音段和韵律,语料库中包含藏语的音节、词语、独白语句和情景对话语等.     

连续语流中重音标注和大规模重音语料库建设

规范的重音标注将对重音研究和语音合成技术产生积极影响。该文通过对大规模语料进行语流中词重音和句重音标注,总结出了重音标注的规则。重音标注包括标注训练、正式标注、语料库建立3个步骤。通过标注训练明确重音概念和标注方法,词重音采取词内对比法,所谓"重"主要指突显度和饱满度;句重音采取呼吸句群单位标注法,注重标注的层级性,不跨句群进行重音知觉对比。重音标注完成后,重音语料库也随之建立起来。这个大规模的重音语料库具备词重音和句重音信息,适用于语音合成领域,能较好地提高合成语音的自然度。     

CUCBNC:一个引入播音学知识的广播新闻语音库

该文描述了广播新闻语音库CUCBNC的构建过程。建设该语音库的目的是为了能将播音学相关知识应用到言语工程中。为此,通过解读播音学相关论述,提出了新的韵律特征,包括声音表达特征、语篇重音、意合群和复合韵律短语,并融入到CUCBNC语音库的韵律和文本标注规范中,目前已标注了约14h的语音数据。最后,通过观察相关韵律特征在标注数据中的统计分布,来检验融入了新特征的韵律标注规范是否合适。实验结果表明所提出的韵律特征是科学合理的。     

面向语音合成的藏语音素切分算法研究

文章通过采用两种方法对藏语语音合成语料库中的语音进行音素切分:一种是基于单音素HMM模型的自动切分方法,一种是传统的人工切分方法,并通过实验分析了自动切分与人工切分方法的准确率程度.实验结果表明:在构建语料库时,前者有助于缩短建库周期,尤其对于大语料库的建立会有明显的优势.这种方法既节省了切分与标注的大量时间和人力成本,又提高了语音语料库标注信息的精确度和一致性.     

藏语句子边界识别方法

藏语句子边界识别是一项重要的基础性工作,它的准确率直接影响藏语句法分析、汉藏（或藏汉）平行语料库和藏汉（或汉藏）机器翻译等的研究工作。文章通过分析藏文文法知识,提出了一种比较简单而实用的词性规则法,其主要思想是：单垂符或双垂符的前后词性来判断句子是否结束。经测试,文章提出的藏语句子边界识别方法在文学类、诗歌类、医学类和新闻类等536句藏语语料中句子边界的识别准确率达到96.37%。     

语音语料库的设计研究

本文结合一般语料库的建设方法和实地的语言调查,总结出了语音语料库建立的一般步骤,主要包括以下四个主要过程：发音文本的设计;录音及整理过程;语音标注过程;数据库系统和数据库管理系统的建立。     

双门限算法在藏语语音音节分割中的应用分析

双门限算法是语音端点检测的一种重要方法,对藏语语音识别和处理具有重要意义。提出了用双门限端点检测技术对藏语语音进行音节分割的方法,首先根据双门限语音端点检测原理进行Matlab编程和仿真,然后结合藏语语音的音节特点和双门限算法分别在正常语速和慢语速环境下对藏语的30个辅音语音、随机抽取的双音节、三音节及句子语音进行双门限算法的音节分割和分析,实验表明双门限算法对没有太多连读音节的藏语语音和慢语速下长句的音节分割准确率较高。     

中文篇章零元素语料库构建

针对中文零指代问题, 从篇章视角进行理论分析, 并完成中文篇章零元素语料库(Chinese Discourse Zero Corpus, CDZC)的构建工作。首先, 整理和分析已有的理论研究以及语料资源, 探究篇章层面中文零元素语料库标注的必要性。然后, 采用自底向上、前向搜索的标注策略和人机结合的半自动标注方式, 完成CDZC语料库的构建。最后, 对该语料库进行一系列详细的统计分析。结果表明, CDZC能够充分反映出中文零元素省略的语言特点, 为相关研究提供语料资源支持。