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中文語音文件分析之初步研究-主題切割,標題設定及主題重組

為了解決標點符號 產生器的問題，作者陳舜全 這樣論述：

語音文件是一整個連續時間的語音資料，天生無標點符號、段落資訊，更沒有標註好標題或摘要。加上在網路或其他管道上，每天都有大量的語音文件產生出來。 在這種情況下，要很有效的利用網路上的語音文件是很不容易的。為了提供使用者大量的多媒體資訊，人們需要花大量的時間與金錢來整理並標註語音資料，這是既耗時又沒有效率的作法。於是，以電腦幫助甚至取代人工作語音文件處理，是有必要且嶄新的一種趨勢。 這一篇論文討論了三種重要的語音文件處理技術，分別對於不同的語音文件處理問題提出可行方案。這三個問題分別是：語音文件的自動切割、自動標題產生以及自動主題分析。語音文件切割能自動的將未標註段落資訊的語音文件，自動切割

為一則一則有意義的段落。這樣一來就大大有利於觀看或檢索所需的語音文件，減少需要從頭觀看或收聽整個語音文件的時間。 自動標題產生則是自動為語音文件加註標題。這樣一來，要瀏覽並選擇自己所要的語音文件，就再也不需要盲目的摸索了。對大量語音文件語料的主題分析，能將語料中的主題以視覺化的方式呈現。並以非常自然的方式呈現出文件主題分佈結構。對於處理大量語料的機構而言是相當重要的。 在這篇論文我們針對這三個問題分別做探討與分析，並且設法改正過去方法的缺點，同時發展出幾種嶄新的方法。這篇論文也對於中文語音文件特性作相對應的處理，並實驗了不同種特徵單位在中文語音文件處理上的效果。我們也利用了主動式學習來降低

製作訓練語料的時間與花費，深入的探討了各種可能的情形，並詳作分析。

使用類神經網路機制產生中英文夾雜文句之韻律訊息

為了解決標點符號 產生器的問題，作者陳啟仁 這樣論述：

本論文針對以中文文句為主體但內含英文夾雜的文章，使用一個以類神經網路為基礎的方法，對此類的文章求取一適當的韻律訊息參數。對於英文的文句，我們分為兩部分討論，一類為以字母為單位發音的文句，如TTS；另一類則是以音節組合而成為一個英文單字發音的文句，如Windows。我們以現有中文合成器中產生韻律訊息參數的RNN（Recursive Neural Network，遞迴式類神經網路）韻律訊息產生器為基礎，嘗試以此發展出一個適合中英文夾雜文句合成器的韻律訊息產生器。在我們的作法中，我們首先將兩類的英文字都視為中文字，將其和中文一起送進中文合成器中的RNN韻律訊息產生器中，如此可得出第一階段的韻律訊息

參數。接著我們把第一階段的韻律訊息參數中僅抽出英文的部份送進另一個類神經網路機制MLP（Multi—Layer Perceptron，多層式類神經網路）加以修正，進而得到最後的韻律訊息參數。此MLP機制主要的目的便在於補償第一階段中將英文視為中文時，由於中文與英文的音節結構並不全然相同所發生不匹配的現象。經過此機制修正後，我們預期在合成英文部份的韻律時，能和合成中文文句的韻律一樣流暢，而實驗數據證明了這個RNN—MLP機制的確表現良好。另外，所有合成的韻律訊息參數在中文和英文的交接邊界都相當平滑，不會有落差過大的現象出現。也就是說，對中英文夾雜文句的合成器來說，這是一個可望發展的方法。