Конвертация текста в речь

3 Конвертация текста в речь.

Синтез по правилам требует детального фонетического транскрибирования на входе. Хотя для запоминания этой информации требуется мало памяти, чтобы извлечь из нее необходимые параметры, необходимы знания эксперта. Для конвертации неограниченного английского текста в речь необходимо сначала проанализировать его с целью получения транскрипции, которая затем синтезируется в выходную речевую волну. Анализ текста по своей природе задача лингвистическая и включает в себя определение базовых фонетических, слоговых, морфемных и синтакисическмих форм, плюс - вычленение семантической и прагматической информации. Системы конвертации текста в речь являются наиболее комплексными системами синтеза речи, включающие в себя знания об устройстве речевого аппарата человека, лингвистической структуре языка, а также которые должны учитывать ограничения, накладываемые областью применения системы, технико-технологической базой. Необходимо заметить, что и текст и речь являются поверхностными представлениями базовых лингвистических форм, поэтому задача преобразования текста в речь состоит в выявлении этих базовых форм, а затем в воплощении их в речи.

4 Система преобразования текста в речь MITalk.

На примере этой системы проиллюстрируем сильные и слабые стороны коммерческих версий. Разработка системы началась в конце 60-х гг. Изначально предполагалось разработать читающую машину для слепых, но система MITalk может применяться в любых ситуациях, где необходимо преобразовать текст в речь. Система имеет блок морфологического анализа, правила преобразования буква-звук, правила лексического ударения, просодический и фонематический синтез.

5 Анализ текста

Преобразование символов в стандартную форму.

В самых различных текстах можно обнаружить символы и аббревиатуры, которые не принадлежат к категории " правильно образованных слов". Такие символы как "%" и "&", аббревиатуры типа "Mr" и "Nov" должны быть преобразованы в нормальную форму. Были разработаны подробные руководства по транскрибированию чисел, дат, сум денег. Иногда возникают двусмысленные ситуации, такие как, например, использование знака дефиса в конце строки. Человек в таких случаях, чтобы определить подходящее произношение, обращается к контексту и к практическим знаниям, которые не поддаются алгоритмизации.

Морфологический анализ

В вводном тексте границы слов легко определяются. Можно хранить произношение всех английских слов. Размер словаря будет большим, но в таком подходе есть несколько привлекательных сторон. Во-первых, в любом случае необходим словарь слов, произношение которых является исключением из общих правил. Такими являются, например, заимствованные слова ( parfait, tortilla). Более того, все механизмы преобразования цепочки букв в фонетические значки допускают ошибки. Интересный класс исключений составляют часто употребительные слова. Например, звук /th/ в начале слова произносится как глухой фрикативный в большинстве слов (thin, thesis, thimble). Но в наиболее частотных, таких как короткие функциональные слова the, this, there, these, those, etc. начальный звук произносится как звонкий. Также /f/ всегда произносится глухо, за исключением слова "of". Другой пример. В словах типа "shave", "behave" конечный /e/ удлиняет предшествующий гласный, но в таком частом слове как "have" это правило не действует. Наконец, конечный /s/ в "atlas", "canvas" глухой, но в функциональных словах is, was, has он произносится звонко. Таким образом, приходим к выводу, что все системы должны иметь такой словарь исключений. Что касается нормальных слов, то здесь имеется два варианта. Первый крайний случай состоит в том, чтобы составить полный словарь. Хотя число слов ограничено, составить абсолютно полный словарь невозможно, т.к. постоянно появляются новые слова. Кроме того, в словарь необходимо будет внести все изменяемые формы слова. Другой крайний подход состоит в установлении ряда правил, которые бы преобразовывали цепочки букв в фонетические значки. Хотя эти правила очень продуктивны, нельзя избежать ошибок, что ведет к созданию словаря исключений. Чтобы правильно определить фонетическую транскрипцию слова, нужно правильно разбить слово на структурные составляющие. Было обнаружено, что важную роль в определении произношения играет морфема, минимальная синтаксическая единица языка. Система MITalk использует морфемный лексикон, что может рассматриваться как некоторый компромиссный подход между двумя крайними, упомянутыми выше. Многие английские слова можно расчленить на последовательность морфов, таких как префиксы, корни, суффиксы. Так слово "snowplows" имеет два корня и окончание, "relearn" имеет приставку и корень. Такие морфы являются атомными составляющими слова и они относительно стабильны в языке, новые морфы формируются в языке очень редко. Эффективный лексикон может иметь не более 10,000 морфов. Морфемный словарь действует вместе с процедурами анализа. Этот подход эффективен и экономичен, т.к. хранение морфемного словаря не занимает много места, а хранить все изменяемые формы слова не нужно. Так как морфы являются основными составляющими слова, проиллюстрируем их полезность при определении произношения. При соединении морфов они часто меняют свое произношение. Например, при образовании множественного числа существительных "dog" и "cat" конечный /s/ будет звонким в первом случае и глухим во втором. Это пример морфофонемного правила, касающегося реализации морфемы множественного числа в различных окружениях. Становится очевидным, что для эффективного и легкого определения произношения нужно распознать составляющие морфемы слова и обозначить их границы. Еще один плюс морфемного анализа - обеспечение подходящей базы для использования правил преобразования буква-звук. Большинство таких правил рассматривают слово как неструктурированную последовательность букв, используя окно сканирования для нахождения согласных и гласных кластеров, которые преобразуются в фонетические значки. Буквы "t" и "h" в большинстве случаев выступают как единый согласный кластер, но в слове "hothouse" кластер /th/ разрывается границей двух разных морфем. Гласный кластер /ea/ представляет много трудностей для алгоритмов буква-звук, но в слове changeable он явно разрывается. В системе MITalk морфемный анализ всегда проводится перед правилами преобразования букв в звуки. Лежащие в основе слова морфы не всегда очевидны. Например, некоторые морфы множественного числа не всегда легко определить: mice, fish. Подобные формы заносятся в словарь. При помощи морфемного лексикона и соответствующего алгоритма анализа 95-98% слов анализируется удовлетворительно. В результате им приписывается фонетическая транскрипция и часть речи.

Правила "буква-звук" и лексическое ударение

В системе MITalk нормализованный вводный текст подвергается морфологическому анализу. Может быть, что целое слово есть в словаре морфов, как, например, слово "snow". С другой стороны, слово может быть проанализировано как последовательность соединенных морфов. В английском языке среднее число морфов в слове, примерно два. В случае, если ни целое слово не может быть найдено в словаре морфов, ни проанализировано как последовательность морфов, в этом случае применяются правила преобразования "буква-звук". Важно подчеркнуть, что этот метод никогда не применяется, если морфемный анализ удался. Конвертация последовательности букв в последовательность звуков при помощи этих правил проходит в три этапа. Первый этап - отделение префиксов и суффиксов. Возможность отделения аффиксов не такая сильная, как в морфемном анализе, но действует удовлетворительно. Предполагается, что после отделения префиксов и суффиксов остается одна центральная часть слова, которая состоит из одного морфа, подвергаемого затем правилам преобразования.

Второй этап состоит в преобразовании согласных в фонетические значки, начиная с наиболее длинного согласного кластера до тех пор, пока все отдельные согласные не будут преобразованы. Последний этап - оставшиеся гласные преобразуются при помощи контекстов. Гласные преобразуются последними, потому что это наиболее трудная задача, зависящая от контекста. Например, гласный кластер /ea/ имеет 14 разных произносительных контекстов и несколько произношений (reach, tear, steak, leather).

В системе MITalk правила преобразования букв в звуки действуют в паре с широким набором правил расстановки лексического ударения. Еще 25 лет назад лингвистам не удавалось обнаружить никакой системы расстановки ударений в английских словах. В Настоящее время разработан ряд правил, эффективно справляющихся с этой задачей. Ударения зависят от синтаксической роли слова, например, прилагательное "invalid" отличается от существительного. Таких слов немного, но учитывать их необходимо. Кроме того, на некоторые суффиксы автоматически падают ударения в словах, как, например, в "engineer". Но бывают более сложные случаи, которые разрешаются применением циклических правил.

В системе MITalk разработаны несколько наборов таких правил, некоторые из которых включают в себя до 600 правил. Конечно, большинство из них употребляются довольно редко. Подразумеваются, что все сильные и неправильные формы преобразуются на стадии морфологического анализа. Правила же "буква-звук" используются для преобразования новых и неправильно написанных слов. Например, слово "recieved" получает правильную транскрипцию, благодаря этим правилам преобразования.

Парсинг.

Каждая схема преобразования неограниченного текста в речь должна включать синтаксический анализ. Необходимо определить синтаксическую роль слова, т.к. она часто влияет на произношение и ударение. Кроме того синтаксический анализ важен для определения правильного тонального контура и временных характеристик. Просодические характеристики важны для синтеза речи, чтобы она звучала живо и естественно. К сожалению, полный синтаксический анализ на уровне сложного предложения (clause-level parsing) осуществить нельзя. Тем не менее, возможно провести синтаксический анализ на уровне фразы (phrase-level parsing), в результате которого определяется большая часть необходимой для синтеза речи структуры, хотя в некоторых ситуациях неизбежны ошибки из-за отсутсвия анализа целого предложения. Встречается множество синтаксически двусмысленных предложений, таких как "he saw the man in the park with a telescope", для которых фразовый анализ достаточен.

В английском языке существует ряд синтагматических маркеров, по которым можно формально разграничить фразы: это вспомогательные глаголы, детерминативы в номинативных фразах. Система MITalk широко использует это и проводит высокоточный грамматический анализ (augmented-transition-network grammas). Фразовый анализ показал удовлетворительные результаты, хотя эффективный анализатор предложений несомненно улучшил бы работу системы. Пока анализаторы предложений сталкиваются со значительными трудностями, когда встречают неполное или синтаксически омонимичное предложение. По завершении деятельности блока синтаксического анализа система приписывает словам маркеры функциональных частей речи, отмечает синтаксические паузы как основу для дальнейшего уточнения произношения, временных харатеристик, частоты основного тона.

Модификация ударения и фонологические уточнения.

Последняя фаза анализа состоит в некоторых незначительных поправках к имеющейся уже фонетической транскрипции на основе анализа контекстного окружения. Простой пример определения произношения артикля "the", которое зависит от начального звука последующего слова. Кроме того, на этом этапе используются некоторые эвристические методы проверки правильного соотношения общего контура предложения с контурами отдельных слов. На этом этапе заканчивается подготовка исходного текста собственно к самому процессу синтеза.