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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre HMM-based Prosodic Structure Model Using Rich Linguistic Context
    Auteur principal Nicolas Obin
    Co-auteurs Xavier Rodet, Anne Lacheret
    Colloque / congrès InterSpeech. Makuhari : Septembre 2010
    Comité de lecture Oui
    Année 2010
    Statut éditorial Non publié
    Résumé

    This paper presents a study on the use of deep syntactical features to improve prosody modeling. A French linguistic processing chain based on linguistic preprocessing, morpho-syntactical labeling, and deep syntactical parsing is used in order to extract syntactical features from an input text. These features are used to define more or less high-level syntactical feature sets. Such feature sets are compared on the basis of a HMM-based prosodic structure model. High-level syntactical features are shown to significantly improve the performance of the model (up to 21% error reduction combined with 19% BIC reduction).

    Mots-clés Prosody / Prosodic Structure / Speech Synthesis / High-Level Syntactical Analysis.
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Obin10c
    Adresse de la version en ligne http://architexte.ircam.fr/textes/Obin10c/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.