用CART 模型指导TBL 算法预测语调短语

• 作 者: 刘方舟[1]周游[2]陶建华[3]
• 机 构: 湖南师范大学 数学与计算机科学学院,长沙 410081
• 出 处: 第十一届全国人机语音通讯学术会议
• 发表日期: 2011年期

　　语调短语的自动预测是影响合成语音的可懂度和自然度的关键因素之一。本文提出了一种结合分类与回归树 （classification and regression tree，CART）和基于转换的错误驱动的学习（transformation-based error-driven learning， TBL）算法的混合算法，从无限制的文本中预测语调短语边界。该方法根据CART模型的指导，自动生成TBL算法的规则模板，从而减少了规则学习过程中的人工参与。实验结果表明：基于该混合算法的语调短语预测的F-score达70.0％。自动生成的TBL模板不仅能较好地替代手工模板，而且在与手工模板一起使用时，也能为其提供有益的补充。