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운율 경계강도 예측을 위한 OC1의 적용 및 CART와의 비교
The Comparison of OC1 and CART for Prosodic Boundary Index Prediction 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.18 no.4, 1999년, pp.60 - 64  

임동식 (전남대학교 전자공학과) ,  김진영 (전남대학교 전자공학과) ,  김선미 (서울대학교 뉴미티어통신 공동연구소 PostDoc)

초록
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본 논문은 연속음 인식과 합성을 위한 운율 경계강도 예측모델을 위해 최근에 널리 사용되고 있는 방법으로 분류·회귀트리라 불리우는 CART(Classification And Regression Tree) 와 OC1(Oblique Classifier1)을 적용한다. 운율 경계강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(Rd)와 link grammar 방법으로 결정된 연결거리(To_Right)를 tri_gram모형과 결합하여 CART와 OC1에 적용해 각각 운율 경계강도를 예측, 비교한다. 실험을 통하여 OC1 방법이 CART 방법에 비해 더 적은 터미널 노드에 더 향상된 예측율을 보임을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we apply CART(Classification And Regression tree) and OC1(Oblique Classifier1) which methods are widely used for continuous speech recognition and synthesis. We prediet prosodic boundary index by applying CART and OC1, which combine right depth of tree-structured method and To_Right o...

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