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This paper aims to describe a knowledge-based pronunciation generation system for French. It has been reported that a rule-based pronunciation generation system outperforms most of the data-driven ones for French; however, only a few related studies are available due to existing language barriers. We provide basic information about the French language from the point of view of the relationship between orthography and pronunciation, and then describe our knowledge-based pronunciation generation system, which consists of morphological analysis, Part-of-Speech (POS) tagging, grapheme-to-phoneme generation, and phone-to-phone generation. The evaluation results show that the word error rate of POS tagging, based on a sample of 1,000 sentences, is 10.70% and that of phoneme generation, using 130,883 entries, is 2.70%. This study is expected to contribute to the development and evaluation of speech synthesis or speech recognition systems for French.
목차
Abstract
1. 서론
2. 프랑스어 철자 체계 및 음소 체계
3. 프랑스어 발음열 생성 시스템
4. 시스템 평가
5. 논의
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (26)
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Allen, J. / 1987 / From text to speech : The MITalk system / Cambridge University Press
Arik, S. / 2017 / Deep voice: Real-time neural text-to-speech / Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017) :1234~1252
Béchet, F. / 2001 / LIA PHON : Un systeme complet de phonétisation de textes / Traitement Automatique Des Langues 42(1):47~67
Black, A. / 1998 / Issues in building general letter to sound rules / 3rd ESCA Workshop on Speech Synthesis :77~80
Byrd, R. / 1988 / Adapting an English morphological analyzer for French / Proceedings of the 26th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics :1~6
Arik, S. / 2017 / Deep voice: Real-time neural text-to-speech / Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017) :1234~1252
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Black, A. / 1998 / Issues in building general letter to sound rules / 3rd ESCA Workshop on Speech Synthesis :77~80
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