ارائه روشی مناسب برای برچسب گذاری واج گونه ای پیکره های گفتاری بر اساس سیستم IPA

پیام:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:

با توجه به نقش اساسی پیکره ها در بهبود کیفیت عملکرد سیستم های مبتنی بر داده ، به کارگیری پیکره های گفتاری مناسب در سیستم های پردازش گفتار نیز امری ناگزیر است. به طور معمول، در سیستم های پردازش گفتار، از پیکره های واجی بهره گرفته می شود. یکی از روش های شناخته شده برای افزایش دقت سیستم های پردازش گفتار در سال های کنونی، بهره گیری از پیکره های واج گونه ای است. ویژگی آشکار پیکره های واج گونه ای در مقایسه با پیکره های واجی، اختصاص برچسب های واج گونه ای به هر یک از واج ها است. راه کار پیشنهادی برای تهیه پیکره واج گونه ای، پیاده سازی برنامه ای با بهره گیری از روش مبتنی بر قاعده، برای تبدیل واج ها به واج گونه ها و اعمال این برنامه بر پیکره واجی است. شالوده بهره گیری از رویکرد مورد اشاره، دسترسی به چنین قواعدی است. پس از تدوین این قواعد از منابع موجود در زبان، ایجاد بستر مناسب پیاده سازی و سپس پیاده سازی برنامه مربوطه و اعمال آن بر پیکره گفتاری واجی، پیکره واج گونه ای تهیه می شود. زبان فارسی نیز فاقد پیکره واج گونه ای است و پیکره گفتاری فارس دات کوچک در این زبان، دارای تقطیع در سطح واج و واژه است. به منظور تبیین هر چه بهتر راه کار پیشنهادشده در پژوهش حاضر، به عنوان یک نمونه عملی، مرحله های برچسب گذاری واج گونه ای پیکره واجی فارس دات کوچک، به صورت گام به گام اجرا شده است.

زبان:
فارسی
صفحات:
185 تا 212
لینک کوتاه:
magiran.com/p2262129 
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!