Abstract-I detta papper beskriver vi en maximal entropy-baserad automatisk prosody märkning ram som utnyttjar både språk- och talinformation. Vi tillämpar det föreslagna ramverket för både framtoning och detektering av frasstruktur inom Tones and Break Indexs (ToBI) notationsschemat. Vårt ramverk använder sig av nya syntaktiska funktioner i form av supertaggar och en kvantiserad akustisk-prosodisk funktionsrepresentation som liknar linjära parameteriseringar av den prosodiska konturen. Den föreslagna modellen är discriminativt utbildad och är robust i valet av lämpliga egenskaper för uppgiften att upptäcka prosody. Den föreslagna maximala entropi akustisk-syntaktisk modell uppnår tonhöjd accent och gränston detektion accuracies på 86,0% och 93,1% på Boston University Radio News corpus, och, 79,8% och 90,3% på Boston Directions corpus. Frasstrukturen detektion genom prosodisk brott index märkning ger noggrannhet på 84% respektive 87% på de två korpora, respektive. De rapporterade resultaten är betydligt bättre än tidigare rapporterade resultat och visar styrkan hos maximal entropimodell i att gemensamt modellera enkla lexiska, syntaktiska och akustiska funktioner för automatisk prosody märkning.
Rangarajan m.fl. REF visar att noggrannheten i den automatiska märkningen för tonhöjdsaccenter och gränstoner förbättras genom att gemensamt modellera enkla lexiska, syntaktiska och akustiska funktioner med hjälp av en maximal entropimodell (noggrannhet för accent- och gränstonsdetektering: 86,0 % respektive 93,1 % på Boston University Radio News corpus, och 79,8 % respektive 90,3 % på Boston Directions corpus).
Exploiting Acoustic and Syntactic Features for Automatic Prosody Labeling in a Maximum Entropy Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}