[发明专利]一种对普通话重音进行层次化建模和预测的方法

权利要求书

1.一种对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，该方法采用层次化重音描述体系对普通话重音进行描述，包括：

选择合适的重音描述体系，创建层级标注的重音语料库；

训练生成韵律词重音预测模型；

训练生成句重音预测模型；以及

根据韵律词重音模型与句重音预测模型结果综合生成每个音节的重音标注结果。

2.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述采用层次化重音描述体系对普通话重音进行描述，是采用句重音与韵律词重音对普通话重音进行描述，以重音凸显范围将普通话重音分为句重音与韵律词重音两个层级，对于句重音层级采用重音音节的建模分析，而对于韵律词重音层级采用轻音音节的建模分析。

3.根据权利要求2所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述句重音用于表明在句子层面凸显的韵律词，所述韵律词重音用于表明韵律词内部音节之间的凸显对比。

4.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述选择合适的重音描述体系，是以重音凸显范围将普通话重音分为句重音与韵律词重音两个层级，然后针对不同的层级，选择不同的重音标注单元。

5.根据权利要求4所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述重音标注单元分为两类：在韵律词重音中，重音标注单元为单个韵律词；在句重音标注中，标注单元为句子。

6.根据权利要求5所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述创建层级标注的重音语料库，是在录音室录制语音数据，并进行音节切分，韵律边界标注，最后按照标注单元的重音凸显程度高低分别标注为3、2、1三个等级。

7.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述训练生成韵律词重音预测模型，是训练一个能够预测当前音节在其所在的韵律词范围内是轻音的概率的模型，训练的具体过程为：采用一文本特征参数提取模块，得到与韵律词重音特征相关的文本特征参数F1作为模型训练输入，利用最大熵模型，得到有关韵律词内部轻音节与非轻音节的文本特征差异，进而通过模型训练得到音节是轻音的概率，建立韵律词重音预测模型。

8.根据权利要求7所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述韵律词重音预测模型具有一用于输出韵律词重音预测结果的输出端。

9.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述训练生成句重音预测模型，是训练一个能够预测当前音节在句子范围内是重音的概率的模型，训练的具体过程为：采用一文本特征参数提取模块，得到与句子级别重音预测相关的文本特征参数F2作为模型输入，利用最大熵模型，训练有关句子层级重音节与非重音节的文本特征差异，进而通过模型训练得到音节是重音的概率，建立句重音预测模型。

10.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述句重音预测模型具有一输出句重音预测结果的输出端。

11.根据权利要求1所述的对普通话重音进行层次化建模和预测的方法，其特征在于，所述根据韵律词重音模型与句重音预测模型结果综合生成每个音节的重音标注结果，是将韵律词重音预测结果和句重音预测结果采用公式进行加权综合，然后输出综合后的层级重音标注信息；其中，和分别是音节在当前韵律词和句子中的重音凸显度，是韵律词在当前句子中的重音凸显度。