Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Learning Intonation Rules for Concept to Speech Generation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we report on an effort to provide a general-purpose spoken language generation tool for Concept-to-Speech (CTS) applications by extending a widely used text generation package, FUF/SURGE, with an intonation generation component. As a first step, we applied machine learning and statistical models to learn intonation rules based on the semantic and syntactic information typically represented in FUF/SURGE at the sentence level. The results of this study are a set of intonation rules learned automatically which can be directly implemented in our intonation generation component. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Learning Better Data Representation using Inference-Driven Metric Learning"

Báo cáo khoa học: "Learning Condensed Feature Representations from Large Unsupervised Data Sets for Supervised Learning"

Báo cáo khoa học: "A Combination of Active Learning and Semi-supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study on Japanese Web Search Query"

B.A Thesis: English major students’ difficulties and expectations in learning written translation at Dong Thap university

Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Áp dụng mô hình học tập Blended Learning trong giảng dạy học phần Basic IELTS 1 cho sinh viên theo chương trình đào tạo chất lượng cao năm thứ nhất trường Đại học Thương mại

Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nâng cao động lực học tiếng Anh cho sinh viên thông qua phương pháp học theo dự án (project-based learning)

Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nghiên cứu một số thuật toán học máy (machine learning) ứng dụng cho bài toán xác định các chủ đề quan tâm của khách hàng trực tuyến

Báo cáo khoa học: "Learning and Translating by Machines"

Báo cáo khoa học: "Learning to Translate with Multiple Objectives"

Báo cáo khoa học: "Joint Feature Selection in Distributed Stochastic Learning for Large-Scale Discriminative Training in SMT"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.