基于Tone2Vec的自动语音调值转写与聚类
机器学习
2024-10-04 v1
摘要
语音调值在汉藏语言中起着关键作用。然而，当前的语音学现场工作依赖于人工工作，导致巨大的时间和经济成本。这尤其体现在许多正在快速消失的濒卫语言中，这些语言往往因经费有限而受到限制。本文引入了基于音高的相似性表示，用于语音调值转写，命名为Tone2Vec。实验表明，Tone2Vec能够有效捕捉到细粒度的语音调值变化。利用Tone2Vec，我们开发了第一个自动语音调值转写与聚类方法，通过提出一种新型的转写表示转换实现。此外，这些算法被系统集成到一个开源且易于使用的软件包ToneLab中，旨在促进语音调值的自动化现场勘测以及跨区域、跨词汇的分析。我们进行了大量实验，以展示我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2410.02324,
title = {Automated Tone Transcription and Clustering with Tone2Vec},
author = {Yi Yang and Yiming Wang and ZhiQiang Tang and Jiahong Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02324},
year = {2024}
}
备注
Accepted by EMNLP 2024 Findings