Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
Nosaukums |
Mašīnmācīšanās metodes izteiksmīgas runas sintēzei |
Nosaukums angļu valodā |
Machine learning methods for the synthesis of the expressive speech |
Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
Darba vadītājs |
Sintija Petroviča |
Recenzents |
Gints Jēkabsons |
Anotācija |
Runas sintēze virzās uz izteiksmīgu runas sintēzi. Līdz ar mašīnmācības un dziļās mācīšanās progresu pēdējos gados runas sintēzes jomā ir pavērušās daudzas iespējas, ieskaitot iespēju palielināt runas izteiksmīgumu.
Šajā bakalaura darbā ir aprakstīta informācija par runu un tās sastāvdaļām. Tradicionāli runas sintēzes process tika sadalīts galvenokārt divās daļās: 1) priekšgalā un 2) aizmugurējā daļā. Šajā bakalaura darbā ir padziļināti aprakstīti abi procesi. Tajā ir aprakstītas arī dažādas aizmugures daļā izmantotās metodes.
Padziļinātās mācīšanās progress nodrošināja labākas runas sintēzes metodes. Iepriekš minētais process bija pakļauts kļūdām un tas prasīja augsta līmeņa zināšanas. Pilnīga runas sintēze, kuras pamatā ir dziļā mācīšanās, uzrādīja lieliskus rezultātus un samazināja sarežģītību. Šajā darbā ir aprakstītas dažas no populārākajām pilnīgas runas sintēzes metodēm un vokoderiem. Metodes tiek vērtētas objektīvi un subjektīvi. Tika izmantoti dažādi emocionālie scenāriji, kā arī veikta aptauja, lai iegūtu precīzus rezultātus subjektīvajam vērtējumam.
Bakalaura darbs satur 59 lappuses, 26 attēlus, 12 tabulas, 31 literatūras avotus. |
Atslēgas vārdi |
TEKSTS-RUNA, EKSPRESĪVAS RUNAS SINTĒZE, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS, VOKODERI, PILNĪGĀ RUNAS SINTĒZE |
Atslēgas vārdi angļu valodā |
TEXT-TO-SPEECH, EXPRESSIVE SPEECH SYNTHESIS, DEEP LEARNING, VOCODER, END-TO-END SPEECH SYNTHESIS |
Valoda |
eng |
Gads |
2022 |
Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2022 23:41:30 |