【摘 要】
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本文提出了一种基于注意力的端到端韵律结构和重音联合预测方法,首次将韵律结构预测和重音预测统一到同一框架中。该方法是基于端到端的,无需任何人为的特征处理工作。其基本框架是一个RNN"编码-解码"模型,在此基础上本文逐渐引入了字embedding层、"编码-解码"时的对齐信息、注意力机制和多任务学习,并详细探讨了它们在韵律结构预测和重音预测上所发挥的作用。实验结果表明,相比于目前在韵律结构和重音预测上
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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本文提出了一种基于注意力的端到端韵律结构和重音联合预测方法,首次将韵律结构预测和重音预测统一到同一框架中。该方法是基于端到端的,无需任何人为的特征处理工作。其基本框架是一个RNN"编码-解码"模型,在此基础上本文逐渐引入了字embedding层、"编码-解码"时的对齐信息、注意力机制和多任务学习,并详细探讨了它们在韵律结构预测和重音预测上所发挥的作用。实验结果表明,相比于目前在韵律结构和重音预测上最好的方法（Bi-LSTM）,本文提出的方法在韵律词、韵律短语、语调短语和重音预测上分别在客观指标（F1 Score）上有了进一步提高;合成语音的主观结果也表明,本文提出的方法能够提高语音合成的自然度和表现力。
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