Тема выпускной квалификационной работы: "Автоматическая классификация фразовой интонации в английской речи". Данная работа посвящена исследованию методов классификации основных тонов в английской речи. Задачи, которые решались в ходе исследования: изучение функций фразовой интонации; анализ различных типов интонационных моделей; сравнение результатов классификации с использованием нейронных сетей, алгоритмов усиления и классификаторов на основе метода опорных векторов; построение классификатора для определения значимых подъемов и спадов в контуре основного тона. В качестве набора признаков для классификации в данной работе использовались четырехточечная модель интонации и модель TILT. Для построения классификаторов использовались средства, доступные в пакете прикладных программ Matlab. В результате были проанализированы функции фразовой интонации и актуальность применения методов распознавания основных тонов речи. В ходе работы было проведено сравнение основных методов классификации основных тонов английской речи и построен классификатор для определения значимых подъемов и спадов в контуре основного тона. Для обучения был применен корпус спонтанной английской речи IViE. Классификаторы и методы построения интонационных моделей, описанные в данной работе, могут быть использованы для обучения на речевых корпусах большего размера с различными типами речи. Результаты, полученные в данной работе, могут быть использованы для автоматизации получения тоновой разметки для речевых корпусов.

The subject of the graduate qualification work is "Automatic classification of phrasal intonation in English speech." The aim of this work is to study the methods of fundamental tones classification in English speech. The research set the following goals: studying the functions of phrasal intonation; analysis of various types of intonation models; comparison of classification results using neural networks, boosting algorithms and classifiers based on the support vector machine; construction of a classifier for determining significant rises and falls in the pitch contour. In this work, the four-point model of intonation and the TILT model were used as a set of features for classification. To construct the classifiers, the tools available in the Matlab application package were used. As a result, the functions of phrasal intonation and the relevance of the application of methods for recognizing basic tones of speech were analyzed. In the course of the work, it was made a comparison of the basic methods for classifying the basic tones of English speech. Also there was build a classifier to determine significant rises and falls in the main tone contour. For training, the corpus IViE of spontaneous English speech was used. The classifiers and methods for constructing intonation models described in this study can be used for training on larger speech corpus with different types of speech. The results obtained in this paper can be used to automate the production of tone annotation for speech corpus.

• 17.06.2020ВКР текст записки Безрукова Ю.С..pdf