韵律词

摘要： 本文以现代汉语词缀"老""为""可""具"四词缀为主要研究对象,以韵律构词学为研究理论框架,研究"词缀配单"现象,即单音节词缀加单音节词构成韵律词的现象,表明"词缀配单"受韵律制约。本文首先介绍什么是汉语韵律词,汉语韵律词主要形式,以及韵律词与复合词的关系。然后依次分析以上各词缀的配单现象及原因。

摘要： 语言习得包括语法习得与语音习得.自语言习得研究发展以来,研究者多侧重于语法习得,而忽视了语音习得.语音习得主要体现在韵律层面.从韵律音系学的视角入手,以韵律结构单位及韵律特征为理论基础,分别对儿童早期韵律词的习得规律,二语学习者韵律习得的特点,及双语学习者在语言习得过程中对两种韵律的处理进行研究.表明韵律习得不仅以韵律结构单位为基础,同时也受到外部因素的影响,旨在归纳并应用韵律习得规律与特点,提高学习者韵律习得的效率及准确度.

摘要： 文章旨在辨析"鉴""鉴于""有鉴于"这三个词的异同,并考察它们在历史形成中的纠葛.结论如下:1."鉴于"和"有鉴于".从现代汉语的使用情况来看,"鉴于"和"有鉴于"意义和用法高度一致.从历时发展来看,第一,"鉴于"和"有鉴于"的功能在历史上也表现出高度的一致性;第二,"有鉴于"动词性用法和虚词用法的使用都晚于"鉴于";第三,"有鉴于"很可能是受到了"鉴于"等形式的类推而形成的.无论从共时分布还是历时发展来说,"有鉴于"早就成为结构凝固、语义明确的一个词;它既区别于"有利于"等松散形式,又独立于"有鉴于此"这一习语.鉴于以上考虑,"有鉴于"宜作为"鉴于"的一个同义词,收录到词典中.2."鉴"和"鉴于".现代汉语虚词"鉴于"的直接来源,并非承自上古汉语里作为句法组合的"鉴于",而是近代汉语正式语体中作为韵律词而存在的"鉴于"."鉴于"这个例子,对于我们追溯现代汉语正式语体中的一些非组合性双音词的来源,具有重要的参考价值.有些非组合性双音词,看似来自句法上的跨层结构词汇化,其实不是.这种词汇史上的"睡美人"现象值得引起重视.

摘要： 本研究在前人研究的基础上,从韵律层级模型出发,重新分析并梳理了韵律词、韵律短语、语调短语和语句四个韵律层面的语速变化规律,得到了一系列关于汉语朗读语篇语速的系统性结论。此外,本文还结合各韵律层面的语速规律探讨了实际言语中语速变化的综合模式,并分析了发音运动和其他物理运动模式的相似之处。

摘要： 针对目前基于浅层语法特征和依存句法单特征的汉语韵律层级预测能力较弱的情况,提出一种改进的汉语韵律预测方法.通过从输入文本的依存句法分析结果中自动提取依存句法单特征,并对其中关键特征进行特征融合,得到依存信息融合特征.将依存句法单特征与融合特征进行韵律层级预测实验对比,选取最优的依存特征组合与浅层语法特征相结合,利用决策树C4.5算法实现韵律结构层级的预测.经过大量的语料训练和测试结果表明,依存信息融合特征相比依存句法单特征整体韵律层级的预测准确率均有所提升,相对于浅层语法特征,韵律词和韵律短语的预测准确率分别提高了5.8％和15.4％.%Aiming at the weak ability of predicting the prosodic level based on the characteristics of shallow grammar and dependence-based syntactic single feature,this paper proposes an improved Chinese prosodic prediction method.By extracting the dependency syntactic single feature from the dependency parsing results of the input text and integrating key features,the dependent information fusion feature is obtained.The syntactic single feature is compared with the fusion feature through the prosodic hierarchical predictive experiment.The optimal dependence feature combination is combined with the shallow grammar feature,and the C4.5 algorithm is used to predict the prosodic hierarchy.After a lot of corpus training and testing,results show that the prosodic predictions of interdependent information fusion features are better than the predicative ones based on dependency syntax.Compared with rhyme hierarchical law prediction based on shallow grammar features,the accuracy of prosodic word is increased by 5.8％,and the precision of prosodic phrase is increased by 15.4％.

摘要： 形名组合指形容词直接修饰名词的定中结构.词长搭配主要指2+2、2+1、1+2、1+1这四种形式.“的”字隐现指“的”字可有可无且基本同义的情况,如“特殊(的)问题”、“正确(的)方向”等.关于形名组合出现率的量化研究不多.祁峰和端木三(2015)对四种形名词长搭配进行了量化考察,但是没有考虑“的”字隐现问题,结果不够精确.文章以“兰卡斯特汉语语料库”为语料来源,通过“的”字隐现的语感实验,对“的”字隐现情况进行了明确定义.然后,排除“的”字隐现情况,重新进行了统计.研究发现,在真正无“的”的四种词长搭配中,2+1的出现率(类频)不到5％,与前人看法相似,而2+2的出现率不到2％,大大低于前人估计.研究表明,和2+1一样,真正无“的”的2+2形名组合在汉语中不是能产的结构,而是受限制的结构.

摘要： "V+P+NP"结构中"P"保持介词词性的前提下,是一个中补结构,但受韵律的作用,"P"不断虚化,"V+P"有词汇化的趋向.能进入"V+P+NP"结构的介词有"向、往、在、到、给、于、自",这些介词演变虚化、弱化情况各异,因此我们需要具体分析其词汇化的演变情况.

摘要： 本研究运用词图干扰范式、以汉语母语者为参照，考察韩国学生汉语口语韵律词是否作为独立的抽象韵律结构存在于韩国学生大脑中，以及韵律词表征的构建过程与构建情况。研究发现，不同汉语水平韩国学生汉语口语韵律词表征建立的程度不同，高水平韩国学生汉语口语韵律词表征的建立程度好于低水平韩国学生，体现出韩国学生汉语口语韵律词建立的动态变化过程，实际上也是他们汉语口语韵律加工能力不断增强的过程。此外，韩国学生汉语口语韵律词虽然是独立表征和抽象的，但构建程度远远不如汉语母语者。根据研究结论，我们建议在汉语口语教学中，将韵律词作为口语表达的基本单位，逐步训练和培养韩国学生的汉语口韵律加工能力。

摘要： 本文以韵律词为基本研究单位,探讨了在语流环境下韵律词的音高模式.首先采用SFC韵律分析工具,增加重音作输入参数,将语流中下倾因素对韵律词的影响进行剥离,结合统计方法,得到了韵律词在语流中的音高模式和在各个韵律层级上的音高下倾模式.最后,利用分析得到的韵律词音高模式和各个韵律层级上的指数形式下倾模式进行了合成实验,证实了音高模式的有效性.

摘要： 以往的语音合成中,分词单位多为词典词,而这种分词单位所形成的韵律信息与TTS所需的韵律信息常不符合.本文针对TTS系统的需要制定了韵律词的标准.分别利用基于规则的方法和基于机器学习的方法对实际文本进行了韵律词级别的自动切分,讨论了韵律词自动切分的前景和难点.

摘要： 文章首先简介四字格的定义，四字格是由四个字构成的语言形式.冯(1997)认为成立四字格的"格"是汉语的韵律词."韵律词"(Prosodic Word,缩写为"PrWd")是从韵律学的角度来规定"词"的概念.一般最流行的"词"定义是从句法学的角度把词确定为"最小的能够自由运用的语言单位"."韵律词"是从韵律学的角度来定义"最小的能够自由运用的语言单位".本文假定只是四个字凑合起来而己的状态到完整的四字格的过程中有其阶段性，以《荷塘月色》为分析对象来设定四字格度数。其中，把“单词拆散的四字”设为0度，把“介词、指示代词、副词、连词成为四字的最后一个的四字”、“助词、方位词、语气词成为四字的头一个的四字”以及“拆散数词和量词的四字”设为1度，把重叠和成语的四个字设为3度，把其他的四个字设为2度，设定的度数一共有4度。

摘要： 本文以广播电视真实语料为基础，使用MS Excel 2003统计软件，从时长和音高两个方面来分析重音在主持人口语中的表现。

摘要： 一般认为上海话有两种连读变调：广用式和窄用式。有两个或更多个音节组成的词（更确切地说，是韵律词）其结构紧密，各音节之间没有停顿，产生广用式连读变调。具体的变化是，除首字外，其他字都失去原有的声调特征，第二个声调特征延展给后边的字。我们同意石汝杰的看法，也认为上海话重轻型双音节词的后字是轻声。本文在优选论的框架下，用分析轻声的方法对上海话广用式变调进行分析，得到了令人满意的结果。

摘要： 本文以功能语法句块模型为基础转换为局部语法约束的线性句法模型,以黏合/组合/等立结构类型为节律松紧的条件,说明了"二常规、三可容、一四受限"是通贯普通话音步、停延两层级的节律模式.

摘要： 本文以功能语法句块模型为基础转换为局部语法约束的线性句法模型,以黏合/组合/等立结构类型为节律松紧的条件,说明了"二常规、三可容、一四受限"是通贯普通话音步、停延两层级的节律模式.

摘要： 本文以功能语法句块模型为基础转换为局部语法约束的线性句法模型,以黏合/组合/等立结构类型为节律松紧的条件,说明了"二常规、三可容、一四受限"是通贯普通话音步、停延两层级的节律模式.

摘要： 本发明实施例提供了一种韵律预测模型训练方法、韵律预测方法及相关装置，训练方法包括：利用待训练的韵律预测模型确定当前文本单元和前一文本单元；获取当前文本单元的训练当前文本预测向量，获取前一文本单元的前一韵律预测向量，对二者进行融合，得到训练韵律融合预测向量；根据训练当前文本预测向量获取第一训练预测韵律向量，根据训练韵律融合预测向量获取第二训练预测韵律向量；根据第一训练预测韵律向量、第二训练预测韵律向量和当前基准韵律向量获取当前文本单元预测损失，调整模型的参数，得到训练完成的韵律预测模型。本发明实施例所提供的韵律预测模型训练方法、韵律预测方法及相关装置，可以提高韵律预测的准确性。

摘要： 本发明提出一种韵律层级预测模型的生成及韵律层级预测方法和装置，该韵律层级预测模型的生成方法包括：根据精标数据集生成初始的韵律层级预测模型；收集语音及对应的文本数据，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置；根据所述初始的韵律层级预测模型，对加入特征信息的文本数据进行韵律层级预测，得到初始的韵律层级预测结果；根据所述精标数据集和所述初始的韵律层级预测结果进行训练，生成更新后的韵律层级预测模型，所述更新后的韵律层级预测模型用于语音合成时的韵律层级预测。该方法能够提高生成的韵律层级预测模型的准确性，进而提高韵律层级预测的准确性，提高语言合成效果。

摘要： 本案系提供一种可控制语速的韵律讯息产生装置，包含一第一输入端，用以接收一语速；一第二输入端，用以接收一语言参数；一语速相依的韵律生成模块，用以接收该语言参数及该语速，以产生该语速相依的一韵律声学特征参数；及一输出端，用以输出与该语速相依的一韵律声学特征参数。

摘要： 本发明实施例公开了一种韵律标注的方法及专用标注设备，所述方法包括：接收模块，用于接收待标注的音频数据标识，所述音频数据标识包括音频数据的批次和/或数据条目号；播放模块，用于依据所述音频数据标识向标注者播放相对应的音频数据；记录模块，用于在检测到所述标注者触发了标注过程的情况下，记录与所述标注者的标注行为相关的信息；生成模块，用于根据所述与标注者的标注行为相关的信息生成所述音频数据的音频标注信息。通过本发明实施例，能够使标注的音频标注数据更准确，进而也使得采用音频标注数据进行语音合成的准确度或者流畅程度都能够满足实际需求。本发明实施例提供的专用标注设备也更适合盲人使用。

摘要： 本申请提供了一种韵律模型的构建方法和装置、韵律标注方法、电子设备，包括：获取输入数据，以及各个前序分类器对输入数据中训练文本的前序标注文本，其中输入数据的韵律等级高于各个前序分类器对应的韵律等级；基于输入数据和多个前序标注文本，对初始分类器进行参数调整，以获得目标分类器；以及整合各个前序分类器和目标分类器，获得韵律模型。

摘要： 本申请提供了一种韵律模型的构建方法和装置、韵律标注方法、电子设备和可读存储介质，该构建方法包括：获取输入数据的预测提示，其中预测提示用于指示对输入数据执行韵律标注时的韵律等级；基于预测提示，对输入数据进行韵律标注，获得具有预测提示中韵律等级的韵律标注文本；以及根据韵律标注文本与输入数据的预期标注文本之间的标注误差，对分类器进行参数调整，以获得使标注误差处于期望误差范围的韵律模型。本申请克服了对输入数据中预期标注文本的完整性的依赖，降低了输入数据的获取难度。

摘要： 本发明公开了一种韵律短语边界预测模型训练方法和韵律短语边界预测方法。其中，韵律短语边界预测模型训练方法包括：获取训练文本集，其中，训练文本集中的每条训练文本包括至少两种相似语序语种的训练文本；获取每条训练文本的文本特征，其中文本特征包括训练文本中每个单词的词面、词性、词长、词缀、停顿概率、词向量、以及语种标志位；利用每条训练文木的文本特征、以及训练文本的标签训练初始韵律短语边界预测模型，得到经训练得到的韵律短语边界预测模型。采用本发明提供的方法，可以增加了模型预测的准确率，进一步可提高后期语音合成的自然度。

摘要： 本发明实施例提供了一种韵律预测模型训练方法、韵律预测方法及相关装置，训练方法包括：利用待训练的韵律预测模型确定当前文本单元和前一文本单元；获取当前文本单元的训练当前文本预测向量，获取前一文本单元的前一韵律预测向量，对二者进行融合，得到训练韵律融合预测向量；根据训练当前文本预测向量获取第一训练预测韵律向量，根据训练韵律融合预测向量获取第二训练预测韵律向量；根据第一训练预测韵律向量、第二训练预测韵律向量和当前基准韵律向量获取当前文本单元预测损失，调整模型的参数，得到训练完成的韵律预测模型。本发明实施例所提供的韵律预测模型训练方法、韵律预测方法及相关装置，可以提高韵律预测的准确性。

摘要： 本发明提出一种韵律层级预测模型的生成及韵律层级预测方法和装置，该韵律层级预测模型的生成方法包括：根据精标数据集生成初始的韵律层级预测模型；收集语音及对应的文本数据，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置；根据所述初始的韵律层级预测模型，对加入特征信息的文本数据进行韵律层级预测，得到初始的韵律层级预测结果；根据所述精标数据集和所述初始的韵律层级预测结果进行训练，生成更新后的韵律层级预测模型，所述更新后的韵律层级预测模型用于语音合成时的韵律层级预测。该方法能够提高生成的韵律层级预测模型的准确性，进而提高韵律层级预测的准确性，提高语言合成效果。

摘要： 本案系提供一种可控制语速的韵律讯息产生装置，包含一第一输入端，用以接收一语速；一第二输入端，用以接收一语言参数；一语速相依的韵律生成模块，用以接收该语言参数及该语速，以产生该语速相依的一韵律声学特征参数；及一输出端，用以输出与该语速相依的一韵律声学特征参数。