[发明专利]语言韵律边界预测方法、装置、系统和存储介质

说明书

本发明实施例提供了语言韵律边界预测方法、装置、系统和存储介质。语言韵律边界预测方法包括提取文本的嵌入式特征；分别利用至少两个组件模型中的每个组件模型基于所述嵌入式特征预测对应粒度的任务韵律边界，其中，至少一个组件模型预测对应粒度的任务韵律边界还基于至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界，所述至少一个组件模型比所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界的粒度大；以及至少基于除所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界以外的任务韵律边界确定最终韵律边界。上述技术方案将至少两个分别用于预测不同粒度的任务韵律边界的组件模型统一在一个框架下进行语言韵律边界预测，改善了预测效果。

技术领域

本发明涉及语音分析和处理领域，更具体地涉及一种语言韵律边界预测方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

近年来，随着语音技术的发展，韵律结构分析预测在语音合成、分析和处理的自然度和可懂度方面扮演着越来越重要的角色，因此改善语言韵律边界的预测效果具有重要意义。

目前，语言韵律边界预测通常被分解成不同粒度的任务，并且针对所述不同粒度的任务各自独立地建立组件模型。利用这样的组件模型进行语言韵律边界预测的准确性待提高。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。

根据本发明一个方面，提供了一种语言韵律边界预测方法。所述方法包括：

提取文本的嵌入式特征；

分别利用至少两个组件模型中的每个组件模型基于所述嵌入式特征预测对应粒度的任务韵律边界，其中，至少一个组件模型预测对应粒度的任务韵律边界还基于至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界，所述至少一个组件模型比所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界的粒度大；以及

至少基于除所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界以外的任务韵律边界确定最终韵律边界。

示例性地，对于除了用于实现最小粒度的韵律边界预测任务的组件模型外的每个组件模型，该组件模型预测文本的对应粒度的任务韵律边界是基于嵌入式特征和所有比该对应粒度更小粒度的任务韵律边界。

示例性地，对于至少一个组件模型中的每个组件模型，利用该组件模型基于嵌入式特征预测对应粒度的任务韵律边界包括：

基于所述嵌入式特征和所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界提取该对应粒度的融合特征；

基于该对应粒度的融合特征，利用该组件模型确定所述文本的对应粒度的任务韵律边界。

示例性地，基于嵌入式特征和至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界提取该对应粒度的融合特征包括：

连接所述嵌入式特征和所述至少一个其他组件模型所预测的任务韵律边界，以获取该对应粒度的关联特征；

基于该对应粒度的关联特征提取该对应粒度的融合特征。

示例性地，至少基于至少一个组件模型所预测的对应粒度的任务韵律边界确定最终韵律边界包括：

合并文本的所有粒度的任务韵律边界，以确定所述文本的最终韵律边界。

示例性地，分别利用至少两个组件模型中的每个组件模型基于嵌入式特征预测对应粒度的任务韵律边界包括：

利用第一组件模型基于所述嵌入式特征预测所述文本的第一粒度的任务韵律边界；

利用第二组件模型基于所述嵌入式特征和所述第一粒度的任务韵律边界预测所述文本的第二粒度的任务韵律边界；以及

利用第三组件模型基于所述嵌入式特征、所述第一粒度的任务韵律边界和所述第二粒度的任务韵律边界预测所述文本的第三粒度的任务韵律边界。