Prosodic break prediction with RNNs
Visualitza/Obre
chp%3A10.1007%2F978-3-319-49169-1_7.pdf (276,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-319-49169-1_7
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/99750
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Prosodic breaks prediction from text is a fundamental task to obtain naturalness in text to speech applications. In this work we build a data-driven break predictor out of linguistic features like the Part of Speech (POS) tags and forward-backward word distance to punctuation marks, and to do so we use a basic Recurrent Neural Network (RNN) model to exploit the sequence dependency in decisions. In the experiments we evaluate the performance of a logistic regression model and the recurrent one. The results show that the logistic regression outperforms the baseline (CART) by a 9.5% in the F-score, and the addition of the recurrent layer in the model further
improves the predictions of the baseline by an 11%.
CitacióPascual, S., Bonafonte, A. Prosodic break prediction with RNNs. A: International Conference on Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages. "Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages: Third International Conference, IberSPEECH 2016: Lisbon, Portugal, November 23-25, 2016: proceedings". Lisbon: Springer, 2016, p. 64-72.
ISBN978-3-319-49169-1
Versió de l'editorhttp://www.springer.com/us/book/9783319491684
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
chp%3A10.1007%2F978-3-319-49169-1_7.pdf | 276,5Kb | Accés restringit |