Нейросетевое моделирование графемно-фонемного преобразования: автоматический морфологический анализ

Аннотация

Предложен альтернативный подход к одному из ключевых этапов авто-матического синтеза речи – графемно-фонемному преобразованию. В основе подхо-да лежит автоматический морфологический анализ слов, поступающих на вход си-стемы. В отличие от классического метода морфологического анализа, базирующего-ся на принципе конечного автомата, в настоящей статье предлагается решение с использованием нейронных сетей. Эксперименты показывают, что нейросетевой подход значительно эффективнее (доля верных ответов 93,8 %) подхода с использо-ванием конечных автоматов (доля верных ответов 75 %). Предложенный подход поз-воляет ускорить создание графемно-фонемных моделей, а также снизить трудозатра-ты на составление и поддержание машиночитаемых словарей произношений.