Labeling speech down to the identity and time boundaries of phones is a labor-intensive part of phonetic research. To simplify this work, we created a free open-source tool generating phone sequences from Czech text and time-aligning them with audio. Low architecture complexity makes the design approachable for students of phonetics. Acoustic model ReLU NN with 56k weights was trained using PyTorch on small CommonVoice data. Alignment and variant selection decoder is implemented in Python with matrix library. A Czech pronunciation generator is composed of simple rule-based blocks capturing the logic of the language where possible, allowing modification of transcription approach details. Compared to tools used until now, data preparation efficiency improved, the tool is usable on Mac, Linux and Windows in Praat GUI or command line, achieves mostly correct pronunciation variant choice including glottal stop detection, algorithmically captures most of Czech assimilation logic and is both didactic and practical.


翻译:标注语音到音素的边界,是语音学研究中一项费力的工作。为了简化这项工作,我们创建了一个免费开源的工具,可以从Czech文本生成音素序列,并将其与音频进行时间对齐。低架构复杂度使得设计易于让语音学的学生使用。使用PyTorch在小型CommonVoice数据上训练了具有56k权重的线性整流单元神经网络。对齐和变体选择编码器采用了Python和矩阵库进行实现。当语言允许时,由一些简单的基于规则的模块组成的Czech发音生成器捕捉,并允许修改转录方法的细节。与使用到目前为止的工具相比,数据准备效率提高了,该工具可在Mac、Linux和Windows的Praat GUI或命令行中使用,实现了大多数正确的发音变体选择,包括声门塞检测,算法捕捉了大多数Czech同化逻辑,既有教学性又实用。

0
下载
关闭预览

相关内容

语音学(phonetics):语言学的语音学(linguistic phonetics),实验语音学,音法学(基础音法学、共时音法学、演化音法学)。 语音学中较受公认的三大分支:发音语音学(articulatory phonetics, 肺、喉、唇舌等说者发音器官的位置、形状、动作),声学语音学(acoustic phonetics, 语音声波的频率、响度等频谱-时间的性质),听觉语音学(auditory phonetics, 听觉系统对语音如何接受、分类、识别);三者范畴间的对应程度/协调,印象记音与仪器分析的对应程度/协调
【2022新书】Python数据分析第三版,579页pdf
专知会员服务
244+阅读 · 2022年8月31日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月1日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月1日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】Python数据分析第三版,579页pdf
专知会员服务
244+阅读 · 2022年8月31日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员