【摘 要】
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为提高中文语音合成的自然度,对文本的韵律结构体系进行研究,并提出一种基于条件随机场（CRF）的韵律结构预测方法.从一个大规模人工标注的语料库中,选取由机器生成的分词标注特
【机 构】
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北京邮电大学信息与通信工程学院,法国电信北京研发中心
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点项目（108012）
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为提高中文语音合成的自然度,对文本的韵律结构体系进行研究,并提出一种基于条件随机场（CRF）的韵律结构预测方法.从一个大规模人工标注的语料库中,选取由机器生成的分词标注特征和分级的韵律边界信息,利用CRF算法进行机器学习产生韵律词和韵律短语的CRF模型,并用于韵律结构的预测中.实验结果表明,韵律词和韵律短语的F-score分别达到90.67%和80.05%,相比于基于最大熵（ME）模型的韵律结构预测方法分别提高了3.62%和5.65%,同时准确率和召回率也有较大提高.
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