Syllable Duration Prediction for Farsi Text-to-Speech Systems
Author(s):
Abstract:
In this paper, two different statistical approaches are used for duration prediction of the Farsi language. These two statistical models are Neural Networks (NN) and Classification And Regression Trees (CART). The first step in this work was to create a database and develop a flexible feature extraction and selection module. In the next step, the output of the feature selection module was used to train both models. The results of the trained models are further studied to determine the most important parameters affecting the syllable duration in Farsi. The model accuracy is evaluated by using separate training and test data. In the third step of this work, an automatic rule generator module was added to the CART model. These duration prediction rules can be easily applied in a rule-based speech synthesis system.
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:11 Issue: 3, 2005
Page:
225
magiran.com/p280387
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!