論文の概要: A Context-Based Numerical Format Prediction for a Text-To-Speech System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00028v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 05:06:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-08 09:16:00.890059
- Title: A Context-Based Numerical Format Prediction for a Text-To-Speech System
- Title（参考訳）: テキスト音声システムにおける文脈に基づく数値フォーマット予測
- Authors: Yaser Darwesh, Lit Wei Wern, Mumtaz Begum Mustafa,
- Abstract要約: 提案手法は既存の特徴抽出手法よりも優れ,分類精度が30%から37%向上した。
数値形式分類の使用により、TSシステムの信頼性が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5120567378386615
- License:
- Abstract: Many of the existing TTS systems cannot accurately synthesize text containing a variety of numerical formats, resulting in reduced intelligibility of the synthesized speech. This research aims to develop a numerical format classifier that can classify six types of numeric contexts. Experiments were carried out using the proposed context-based feature extraction technique, which is focused on extracting keywords, punctuation marks, and symbols as the features of the numbers. Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors Linear Discriminant Analysis, and Decision Tree were used as classifiers. We have used the 10-fold cross-validation technique to determine the classification accuracy in terms of recall and precision. It can be found that the proposed solution is better than the existing feature extraction technique with improvement to the classification accuracy by 30% to 37%. The use of the number format classification can increase the intelligibility of the TTS systems.
- Abstract（参考訳）: 既存のTSシステムの多くは、様々な数値形式を含むテキストを正確に合成することができず、結果として合成された音声の信頼性が低下する。
本研究の目的は、6種類の数値文脈を分類できる数値形式分類器を開発することである。
数の特徴としてキーワード,句読点,記号を抽出することに焦点を当てた,文脈に基づく特徴抽出手法を用いて実験を行った。
分類には、サポートベクトルマシン、K-Nearest Neearbors Linear Discriminant Analysis、Decision Treeが用いられた。
我々は,10倍のクロスバリデーション手法を用いて,リコールと精度で分類精度を判定した。
提案手法は, 従来の特徴抽出法よりも, 分類精度を30%から37%向上した。
数値形式分類の使用により、TSシステムの信頼性が向上する。
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