Báo cáo khoa học: "Automatic Syllabification with Structured SVMs for Letter-To-Phoneme Conversion"

We present the first English syllabification system to improve the accuracy of letter-tophoneme conversion. We propose a novel discriminative approach to automatic syllabification based on structured SVMs. In comparison with a state-of-the-art syllabification system, we reduce the syllabification word error rate for English by 33%. Our approach also performs well on other languages, comparing favorably with published results on German and Dutch.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.