[發(fā)明專利]利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置與方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210423149.1
• 申請(qǐng)日: 2012-10-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103794208A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王秦秦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 無(wú)敵科技（西安）有限公司
• 主分類號(hào): G10L15/02
• 分類號(hào): G10L15/02
• 代理公司: 西安智邦專利商標(biāo)代理有限公司 61211
• 代理人: 倪金榮

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種切分單字語(yǔ)音特征的裝置與方法，尤其是一種利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置與方法。

背景技術(shù)

近來(lái)電子辭典標(biāo)榜具有真人發(fā)音的功能，已成為各廠商所訴求的特色。而真人發(fā)音可通過(guò)真人來(lái)錄制各個(gè)單字的聲波，而達(dá)到真人發(fā)音的功能。然而，利用真人來(lái)錄制所有單字的聲波，將耗費(fèi)掉電子辭典內(nèi)存非常多的儲(chǔ)存空間，進(jìn)而提升成本的支出。

依照英文辭典單字表中的音標(biāo)來(lái)決定音節(jié)。在合成一個(gè)英文單字的語(yǔ)音數(shù)據(jù)前，必須先將此英文單字切分為單個(gè)或多個(gè)音節(jié)，再由原始錄音的數(shù)據(jù)中獲取出與音節(jié)相對(duì)應(yīng)的聲波，并加以結(jié)合即可。

錄制所有各種聲母、韻母及音調(diào)組合的各個(gè)音節(jié)聲波，并儲(chǔ)存在內(nèi)存中。在合成一個(gè)英文單字的語(yǔ)音數(shù)據(jù)前，必須先將此英文單字切分為單個(gè)或多個(gè)音節(jié)，再由錄制的數(shù)據(jù)中獲取出與切分后的各個(gè)音節(jié)相對(duì)應(yīng)的聲波，并加以結(jié)合即可。

由上述說(shuō)明可知，不論是哪種發(fā)音合成的方式，都必須先將英文單字切分為單個(gè)或多個(gè)音節(jié)，才能進(jìn)行后續(xù)的處理。而傳統(tǒng)的作法上，是通過(guò)人耳聽(tīng)音而利用手工切分。如此，需投入大量的人力與工時(shí)才能完成。另外，手工切分音節(jié)的工作枯燥、數(shù)量龐大，且采用人耳聽(tīng)音而作音節(jié)的切分，極易產(chǎn)生誤差。

因此，如何解決傳統(tǒng)上人工切分單字語(yǔ)音所衍生的問(wèn)題，為亟待解決的議題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為解決背景技術(shù)中存在的上述技術(shù)問(wèn)題，而提出一種利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置與方法。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：本發(fā)明為一種利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置，其特殊之處在于：該裝置包括：輸入模塊，輸入語(yǔ)音特征，劃分模塊，將單字按語(yǔ)音特征劃分；檢索模塊，根據(jù)語(yǔ)音特征檢索候選音節(jié)；選取模塊，從候選音節(jié)中選取音節(jié)；切分模塊，切分單字語(yǔ)音特征為音節(jié)；特征接受模塊，接受切分的新的語(yǔ)音特征。

上述檢索模塊根據(jù)語(yǔ)音特征產(chǎn)生閥值，通過(guò)切分模塊對(duì)比語(yǔ)音特征與閥值。

一種實(shí)現(xiàn)上述利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)裝置的方法，其特殊之處在于：該方法包含下列步驟：

1）輸入單字語(yǔ)音特征；

2）將單字按語(yǔ)音特征劃分；

3）根據(jù)語(yǔ)音特征檢索候選音節(jié)；

4）從候選音節(jié)中選取音節(jié)；

5）切分單字語(yǔ)音特征為音節(jié)；

6）特征接受模塊，接受切分的新的語(yǔ)音特征。

根據(jù)上述語(yǔ)音特征產(chǎn)生閥值，對(duì)比語(yǔ)音特征與閥值。

附圖說(shuō)明

圖1為利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置示意圖；

具體實(shí)施方式

參見(jiàn)圖1，利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)的裝置包含：輸入模塊10、檢索模塊20及切分模塊30、選取模塊40、劃分模塊50、特征接受模塊60。

輸入模塊10輸入單字語(yǔ)音特征，并將單字語(yǔ)音特征劃分為多個(gè)音框。檢索模塊20分析多個(gè)音框，并產(chǎn)生對(duì)應(yīng)于每一個(gè)音框的語(yǔ)音特征。切分模塊30根據(jù)檢索模塊20所分析出的語(yǔ)音特征，進(jìn)而切分單字語(yǔ)音特征為音節(jié)。

每個(gè)單字的語(yǔ)音特征不會(huì)完全相同，但具有一些共同的特性，例如：多音節(jié)單字的發(fā)音是由各個(gè)音節(jié)所組成；音節(jié)組成在語(yǔ)音特征上有特定的規(guī)律可循；利用語(yǔ)音特征可進(jìn)行音節(jié)切分等。因此，本發(fā)明提出先將單字語(yǔ)音特征劃分為多個(gè)音框，然后以每一個(gè)音框?yàn)閱挝唬脵z索模塊20分析出每一個(gè)音框的語(yǔ)音特征。

語(yǔ)音特征的振幅所指的即為語(yǔ)音特征的大小，如同人類說(shuō)話一般會(huì)有高低起伏，所以語(yǔ)音特征的波形所呈現(xiàn)出來(lái)的也會(huì)有高低或強(qiáng)弱之分。而振幅便是代表語(yǔ)音特征的大小，而平均振幅值，便是將所有音框的振幅值加總后再做平均，如此可看出單位時(shí)間內(nèi)，某段語(yǔ)音特征與整段語(yǔ)音特征相比的信號(hào)強(qiáng)弱分布。

因此過(guò)零率簡(jiǎn)單的說(shuō)，便是語(yǔ)音特征在單位時(shí)間過(guò)零的次數(shù)。而過(guò)零率應(yīng)用廣泛，尤其在語(yǔ)音辨識(shí)方面。過(guò)零率高的區(qū)段對(duì)應(yīng)于清音或無(wú)聲區(qū)。相對(duì)的，噪聲較高，過(guò)零率較低的區(qū)段對(duì)應(yīng)于濁音。由此可知，通過(guò)判斷過(guò)零率即可區(qū)別語(yǔ)音特征中的清音與濁音、有聲與無(wú)聲等。

因此，本發(fā)明通過(guò)分析語(yǔ)音特征，再通過(guò)切分模塊30根據(jù)語(yǔ)音特征而達(dá)到利用語(yǔ)音特征將英文單詞發(fā)音按音節(jié)分開(kāi)為單個(gè)或多個(gè)音節(jié)。其中，檢索模塊20可根據(jù)語(yǔ)音特征產(chǎn)生閥值，利用閥值可判斷是否為音節(jié)的切分點(diǎn)。當(dāng)單字語(yǔ)音特征的音框語(yǔ)音特征低于閥值時(shí)，即表示該音框?yàn)橐艄?jié)的切分點(diǎn)。因此，當(dāng)檢索模塊20產(chǎn)生閥值后，切分模塊30對(duì)比語(yǔ)音特征與閥值，進(jìn)而將單字語(yǔ)音特征切分為單個(gè)多個(gè)音節(jié)，選取模塊40，從候選音節(jié)中選取音節(jié)。特征接受模塊50，接受切分的新的語(yǔ)音特征。