[发明专利]训练时长预测模型、时长预测和语音合成的方法及装置有效
| 申请号： | 200510114320.0 | 申请日： | 2005-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN1953052A | 公开（公告）日： | 2007-04-25 |
| 发明（设计）人： | 易立夫;郝杰 | 申请（专利权）人： | 株式会社东芝 |
| 主分类号： | G10L13/00 | 分类号： | G10L13/00;G10L13/08;G10L13/04 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 | 代理人： | 李峥;于静 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明提供了数据驱动训练时长预测模型的方法和装置、时长预测方法和装置以及语音合成方法和装置。本发明的数据驱动训练时长预测模型的方法，包括：利用与时长预测相关的多个属性和至少一部分上述属性的组合生成初始时长预测模型，其中每个上述属性或上述属性的组合被作为一项；计算上述时长预测模型中每一上述项的重要性；删除上述计算出的重要性最低的项；利用剩余的项重新生成时长预测模型；判断上述重新生成的时长预测模型是否最优；以及如果上述时长预测模型被判断为不是最优，则重复上述计算每一项的重要性的步骤及其之后的步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 预测 模型 语音 合成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种数据驱动训练时长预测模型的方法，包括：利用与时长预测相关的多个属性和至少一部分上述属性的组合生成初始时长预测模型，其中每个上述属性或上述属性的组合被作为一项；计算上述时长预测模型中每一上述项的重要性；删除上述计算出的重要性最低的项；利用剩余的项重新生成时长预测模型；判断上述重新生成的时长预测模型是否最优；以及如果上述时长预测模型被判断为不是最优，则重复上述计算每一项的重要性的步骤及其之后的步骤。
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