För att uppnå högkvalitativa talsyntessystem används vanligtvis datadriven grafeme-to-phoneme (G2P) konvertering för att generera den fonetiska transkriptionen av ut-of-vokabulary (OOV) ord. För att förbättra prestandan hos G2P-konvertering, behandlar detta papper problemet med motstridiga phonemes, där en indata grafeme kan, i samma sammanhang, producera många möjliga utdata phonemes på samma gång. I detta syfte föreslår vi en två-stegs neural nätverk-baserad metod som omvandlar inmatningstexten till foneme sekvenser i det första steget och sedan förutsäga varje utdata foneme i det andra steget med hjälp av den fonemiska information som erhållits. Det första stadiet neurala nätverket är i grunden implementerad som en många-till-många kartläggning modell för automatisk omvandling av ord till foneme sekvenser, medan det andra stadiet använder en kombination av de erhållna foneme sekvenser för att förutsäga utdata foneme som motsvarar varje ingång grafeme i ett givet ord. Vi utvärderar resultatet av detta tillvägagångssätt med hjälp av den amerikanska engelska ord-baserade uttal ordbok känd som den auto-alignerade CMUDict corpus [1]. När det gäller foneme och ordnoggrannheten i OOV-orden, vid jämförelse med flera föreslagna baslinjestrategier, visar utvärderingsresultaten att vårt föreslagna tillvägagångssätt förbättrar den tidigare enstegs neurala nätverksbaserade metoden för G2P-konvertering. Resultaten av jämförelsen med en annan befintlig metod indikerar att den ger högre fonemnoggrannhet men lägre ordnoggrannhet på en allmän datauppsättning, och något högre fonem- och ordnoggrannhet på ett urval av ord som består av mer än en fonemkonflikt. Nyckelord: två-stegs neurala nätverk, grafeme-till-telefone konvertering, många-till-många kartläggning, förutsägelse genom fonemisk information, foneme konflikt
Å andra sidan använder den två-stegs neurala nätverket (NN)-baserade metoden för G2P konvertering REF både grafeme och foneme sammanhangsinformation för att förutsäga den bästa slututgången phoneme sekvens som motsvarar ingångsordet, som kunde ta prestandan av den en-steg neurala nätverk-baserade metoden för G2P omvandling till en högre nivå.
Solving the Phoneme Conflict in Grapheme-to-Phoneme Conversion Using a Two-Stage Neural Network-Based Approach
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}