Automatic general letter-to-sound rules generation for German text-to-speech system

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F04%3A00000163" target="_blank" >RIV/49777513:23520/04:00000163 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Automatic general letter-to-sound rules generation for German text-to-speech system

Original language description

This paper is devoted to letter-to-sound (LTS) conversion for the German language. The system for automatic LTS conversion is an essential module in speech recognition and text-to-speech (TTS) systems. The LTS rules are generated by the decision tree based method. Although this method usually uses the entropy criterion we proposed and used a new original criterion described in the paper. The both criterions are investigated and their results are compared. Our training lexicon does not contain any alignment information. Therefore, three different automatic alignment methods were used and tested. A chunk-based alignment instead of usual one-to-one character correspondence is employed.

Czech name

Automatické generování obecných fonologických pravidel pro německý jazyk

Czech description

Tento článek je věnován fonetické transkripci pro německý jazyk. Systém automatické fonetické transkripce ja základní modul systému syntézy a rozponávání řeči. Fonologická pravidla jsou generována metodou užívající rozhodovací stromy. V článku je popsánénové kritérium, které neužívá obvyklou entropii. Výsledky použití obou kritérií jsou porovnány. Použitý trénovací slovník neobsahoval žádnou informaci o aligmentu. Proto jsme testovali tři různé metody pro alignment. Chunk-based alignment byl použit namísto obvyklého vztahu znak-hláska.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

JD - Use of computers, robotics and its application

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2004

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Volume of the periodical

—

Issue of the periodical within the volume

—

Country of publishing house

DE - GERMANY

Number of pages

7

Pages from-to

537

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—