Eine prominenzbasierte Methode zur Prosodieanalyse und -synthese:
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Frankfurt am Main ; Berlin ; Bern ; New York ; Paris ; Wien
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1999
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| Schriftenreihe: | Sprache, Sprechen und Computer
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INHALT
1EINLEITUNG 9
1.1 PROSODIESTEUERUNGINDERSPRACHSYNTHESE 9
1.2 GLIEDERUNGDER ARBEIT 13
1.3TERMINOLOGIE 14
1.3.1 PROSODIE 14
2 PARAMETRISIERUNG VON GRUNDFREQUENZKONTUREN 17
2.1 STAND DER FORSCHUNG 17
2 . 2 M A X M U M B A S I E R T E B E S C H R E I B U NG 22
2.2.1 BESCHREIBUNGSPARAMETER 22
2.2.2 ALGORITHMUS ZUR (HALB-)AUTOMATISCHEN BESTIMMUNG DER PARAMETER 25
2.3 EVALUATION 26
2.3.1 EVALUATION MIT SPRACHSIGNALEN 26
2.3.2 EVALUATION MIT SDGEZAHNSIGNALEN 28
2.3.3 NUMERISCHE EVALUATION 30
2.4 SCHLUBFOLGERUNGEN 32
3 MIKROPROSODIE 33
3.1 AKUSTISCHE DATEN 33
3.1.1 SPRACHMATERIAL 33
3.1.2 LAUTINTRINSISCHE GRUNDFREQUENZ: IF 0 34
3.1.3 EINFLUFL DES SEGMENTALEN KONTEXTES: CF 0 34
3.2 MIKROPROSODIE IN DER SPRACHSYNTHESE 36
3.2.1 UBERBLICK 36
3.2.2 WAHRNEHMUNG VON MIKROINTONATION 38
3.3 SCHLUBFOLGERUNGEN 40
4WORTAKZENT 41
4.1 WORTAKZENT - ELNFLUB DER EINZELNEN PROSODISCHEN PARAMETER 41 4.1.1
KORPUS 42
4.1.2 AKUSTISCHE REALISIERUNG 43
4.1.3 BEDEUTUNG DER PARAMETER FUR DIE PERZEPTION 50
4.1.4 ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION 52
4.2 WORTAKZENT - POSITION VON GRUNDFREQUENZMAXIMA 54 4.2.1 ARBEITEN
ANDERER AUTOREN 54
4.2.2 EXPERIMENT ZUR WAHRNEHMUNG VON F 0 -MAXIMA 55
4.3 SCHLUBFOLGERUNGEN 56
5PROMINENZ 60
5.1 DEFINITION 60
5.2 PERZEPTIVE PROMINENZ 61
IMAGE 2
5.2.1 UNTERSUCHUNGEN VON ANDEREN AUTOREN 61
5.2.2 EIGENE UNTERSUCHUNGEN 64
5.3 SCHLUBFOLGERUNGEN 74
6 DIE PROSODISCHE DATENBANK 76
6.1 DIE ERSTELLUNG DER DATENBANK 76
6.1.1 SPRACHDATENMATERIAL 76
6.2 BESCHREIBUNG DER PROSODIE IN DER DATENBANK 78
6.3 HAUF1GKEITEN 81
7 AUSWERTUNG DER DATENBANK 83
7.1 SLLBENDAUER 83
7.2 DELAYD 86
7.3 FALL F 92
7.4 ANSTIEGA 94
7.5 AMPLITUDE A 97
7.6 INTERACTION DER PARAMETER 98
7.7GRENZTONE 99
7.8 ZUSAMMENFASSUNG 99
8 GENERIERUNG DER PROSODIE IN DER SPRACHSYNTHESE 101
8.1 AUTOMATISCHES LERNEN DER PROSODIE 101
8.1.1 BEISPIELE FUR DATENBASIERTE ANSDTZE 101
8.1.2 EIN NEURONALES NETZ ZUR PROSODIEGENERIERUNG 102
8.1.3 REGRESSIONSBDUME 105
8.2 EIN REGELSYSTEM ZUR PROSODIESTEUERUNG 105
8.2.1 ALLGEMEINE STRUKTUR DER REGELN 105
8.2.2 GEWINNUNG DER REGELN 106
8.2.3 DAS REGELSYSTEM 107
8.2.4 SILBENDAUER-REGELN 109
8.2.5 REGELN FUR DIE POSITION DER F 0 -MAXIMA 110
8.2.6 REGELN FUR DIE AMPLITUDE DER F 0 -MAXIMA I LL
8.2.7 REGELN FUR DEN GRUNDFREQUENZANSTIEG 112
8.2.8 REGELN FUR DEN FALL DER GRUNDFREQUENZ 112
8.2.9 PAUSENDAUER 113
8.2.10 DELAY-REGELN FUR GRENZTONE 113
8.2.11 REGELN FUR DIE HOHE VON GRENZTONEN 113
8.2.12 REGELN FUR DEN F 0 -ANSTIEG BEI GRENZEN 114
8.2.13 REGELN FUR FAN GRENZEN MIT STEIGENDEM F O 114
8.3 GEWINNUNG DER SEGMENTDAUERN AUS DER SILBENDAUER 115
8.4 DISKUSSION 115
IMAGE 3
9 EVALUATION 117
9.1 PAARVERGLEICH: BISHERIGES VS. NEUES REGELSYSTEM 117
9.1.1 DURCHFUHRUNG 117
9.1.2 ERGEBNISSE 117
9.2 BISHERIGES REGELSYSTEM VS. NEURONALES NETZ 118
9.2.1 DURCHFUHRUNG 118
9.2.2 ERGEBNISSE 118
9.3 PAARVERGLEICH: REGRESSIONSBAUME VS. NEUES REGELSYSTEM 119
9.3.1 DURCHFUHRUNG 119
9.3.2 ERGEBNISSE 120
9.4 FUNKTIONALE EVALUATION: REALISIERUNG VON FOKUSAKZENTEN 121 9.4.1
KORPUS 121
9.4.2 DURCHFUHRUNG 121
9.4.3 ERGEBNISSE 122
9.5 SCHLUBFOLGERUNGEN 122
10AUSBLICK 125
10.1 EINSATZBEREICHE ^T^T^V 125
10.1.1 PROMINENZBASIERTE SYNTHESE 125
10.1.2 MAXIMUMBASIERTE BESCHREIBUNG 126
10.2 VERGLEICH MIT TOBI 126
10.3 WAS ZU TUN BLEIBT 127
LITERATUR 123
ANHANG: 131
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