维吾尔语韵律边界预测：分层特征模板优化方法

本文主要探讨了在维吾尔语连续语音合成系统中的韵律边界预测问题，这是实现自然语音合成的重要步骤。作者采用了一种分层特征模板筛选的方法，针对维吾尔语特有的分层韵律结构进行研究。维吾尔语的韵律边界包括韵律词和韵律短语边界，这些边界对于提高合成语音的自然度、可懂度以及表达丰富的情感和节奏至关重要。 研究中，作者构建了一个基于条件随机场（CRF）的分层自底向上的模型，这种模型利用了形态特征作为关键特征，因为这些特征反映了语言的内部结构和韵律规律。分层特性考虑了不同层次韵律边界的特点，通过独立的特征模板筛选，针对性地优化模型性能。这种方法允许模型更精确地捕捉到各个层次韵律边界的变化，从而提升了预测的准确性和鲁棒性。 论文指出，韵律边界预测面临的挑战主要包括构建高效模型和有效提取特征。通过反复实验，作者发现分层特征模板筛选策略显著提高了韵律边界预测的精度，这在实际的维吾尔语TTS系统中具有重要的应用价值。实验结果验证了这种方法的有效性，结果显示采用此方法的模型在保持合成文本原始语义的同时，显著增强了合成语音的语音韵律表现。 这篇论文的贡献在于提出了一种创新的维吾尔语韵律边界预测技术，通过分层特征模板的选择和优化，提升了韵律边界识别的准确性和合成语音的自然度。这对于推动维吾尔语连续语音合成系统的研发和实际应用具有重要意义，也为其他语言的韵律边界预测提供了新的思路和技术借鉴。