摘要：在英文TIS(text to speech)系统中,需要根据文本中每一个单词的发音来合成语音.由于在真实文本的处理中,无论词典规模如何大,都不可能包括文本中的每一个单词,所以需要使用某种算法来预测词典中未登录单词的发音.介绍了一种基于实例学习的方法,并在一个大规模的英语词典上进行了性能评测.结果表明,这种方法的单词发音正确率可以达到70.1%,显著地超过以往报导的其他自动预测方法.

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