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Recurrent neural networks for syllabification

Authors
Publisher
Elsevier B.V.
Publication Date
Volume
13
Identifiers
DOI: 10.1016/0167-6393(93)90031-f
Keywords
  • Syllabification
  • Recurrent Neural Networks
  • Syllable Segmentation

Abstract

Zusammenfassung Die Lokalisierung der Silben ist eine wichtige Etappe für die meisten Systeme zur Analyse der Betonung. Diese Lokalisierung wird zur Identifizierung der lexikalischen oder betonenden Akzente verwendet, die dann als Grundlage für die Analyse von Rythmus und Betonung dienen. Dieser Artikel beschreibt ein neues System der Silbenbildung mit rekursiven Neuronennetzen, das bei kontinuierlicher Sprache und unabhängig vom Sprecher funktioniert. Dieses System wird im sprachlichen Bereich I der Datenbank TIMIT getestet; es erkennt 94% der Silben und setzt die meisten Silbengrenzen weniger als 20 ms weit von der gewünschten Stellen. Es werden auch verschiedene Methoden zur Optimierung der Leistungen und des Erlernens der rückäufigen Netze beschrieben.

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