規則処理とCRFに基づくアクセント予測の高精度化

摘要

より自然な音声を出力する日本語テキスト音声合成システムを実現するためにほ，入力文中の各アクセント句のアクセント核位置を適切に推定する必要がある.筆者らはCRFを用いた統計的アクセント型予測モデルに，従来から広く用いられていたアクセント結合規則を素性として組み込むことで，大きな精度改善を実現してきた.しかし，数詞を含む句や外来語を含む句など，特殊なアクセント変化を起こす句に対しては，まだ十分な精度が出ていなかった.そこで本稿では，これらの句に対して規則処理を参考にすることで定義される素性を付加することで，精度改善を試みた.また，アクセント変形予測技術の一つの応用として，日本語教育支援について検討した.具体的には，任意の日本語テキストを対象とした活用語アクセント辞書の自動生成システムを作成した.%When developing Japanese text-to-speech (TTS) systems, algorithms to accurately predict accent types of each constituent phrase is essential for better output speech quality. In our previous studies on the accent type estimation, a CRF-based method was realized. Although this method outperformed the conventional rule-based method, the estimation accuracy of particular phrases such as those including numerals or loanwords was still not sufficient. In this paper, we newly added the features used in the rule-based estimation of these phrases as CRF features. The experimental result for JNAS corpus showed improvements in accent type estimation. As an example of possible applications of the developed method other than speech synthesis, we constructed an accent type prediction module for CALL systems. This module can automatically generate accent dictionaries of conjugation words for any Japanese texts.