基于BERT-CRF模型的缅甸语韵律单元边界预测

摘要

近年来,缅甸语语音合成引起了众多学者的关注,然而该技术的性能离推广应用还有一段距离。本文以提升缅甸语语音合成自然度作为目标,研究缅甸语韵律特征,探索通过缅甸语文本自动预测韵律单元边界的方法。本文提出并实现了一种基于BERT预训练模型和条件随机场(CRF)模型相结合的缅甸语韵律词和韵律短语边界预测方法。实验结果表明,采用BERT-CRF模型,韵律词和韵律短语的预测效果均优于CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF以及BERT模型。为了验证该方法的可用性,本文还将本文所提出的方法应用于语音合成前端文本分析与处理中。语音合成实验结果表明,本文所提方法能有效提高缅甸语语音合成的自然度。