論文の概要: A Character-level Span-based Model for Mandarin Prosodic Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16922v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 09:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:16:10.811120
• Title: A Character-level Span-based Model for Mandarin Prosodic Structure Prediction
• Title（参考訳）: マンダリン韻律構造予測のための文字レベルスパンモデル
• Authors: Xueyuan Chen, Changhe Song, Yixuan Zhou, Zhiyong Wu, Changbin Chen, Zhongqin Wu, Helen Meng
• Abstract要約: 最適な韻律構造木を得るために,スパンに基づくマンダリン韻律構造予測モデルを提案する。 リッチ言語的特徴は漢字レベルのBERTによって提供され、自己注意型アーキテクチャでエンコーダに送信される。 提案手法は,異なるレベルの韻律ラベルを同時に予測し,その処理を漢字から直接行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.90699361223442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accuracy of prosodic structure prediction is crucial to the naturalness of synthesized speech in Mandarin text-to-speech system, but now is limited by widely-used sequence-to-sequence framework and error accumulation from previous word segmentation results. In this paper, we propose a span-based Mandarin prosodic structure prediction model to obtain an optimal prosodic structure tree, which can be converted to corresponding prosodic label sequence. Instead of the prerequisite for word segmentation, rich linguistic features are provided by Chinese character-level BERT and sent to encoder with self-attention architecture. On top of this, span representation and label scoring are used to describe all possible prosodic structure trees, of which each tree has its corresponding score. To find the optimal tree with the highest score for a given sentence, a bottom-up CKY-style algorithm is further used. The proposed method can predict prosodic labels of different levels at the same time and accomplish the process directly from Chinese characters in an end-to-end manner. Experiment results on two real-world datasets demonstrate the excellent performance of our span-based method over all sequence-to-sequence baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 韻律構造予測の精度は, マンダリン音声合成システムにおいて, 合成音声の自然性に欠かせないものであるが, 現在では, 広く用いられているシーケンス・ツー・シーケンスフレームワークや, 先行単語分割結果からの誤り蓄積によって制限されている。 本稿では,スパンに基づくマンダリン韻律構造予測モデルを提案し,対応する韻律ラベル列に変換可能な最適な韻律構造木を求める。 単語セグメンテーションの前提条件に代えて、中国語の文字レベルBERTによってリッチな言語的特徴が提供され、自己注意型アーキテクチャでエンコーダに送られる。 これに加えて、スパン表現とラベルスコアリングは、各木が対応するスコアを持つすべての可能な韻律構造木を記述するために使用される。 与えられた文に対して最もスコアの高い最適木を見つけるために、ボトムアップcky型アルゴリズムも用いられる。 提案手法では、異なるレベルの韻律ラベルを同時に予測し、エンドツーエンドで漢字から直接処理を行うことができる。 2つの実世界のデータセットにおける実験結果は、すべてのシーケンスからシーケンスまでのベースラインアプローチに対して、スパンベース手法の優れた性能を示す。

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