| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Runas ģenerēšanas rīku analīze mācību materiālu ģenerēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Analysis of Text to Speech Tools for Generating Learning Materials |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Egons Lavendelis |
| Recenzents |
Natālija Prokofjeva |
| Anotācija |
Modernās tehnoloģijas arvien plašāk tiek integrētas izglītības procesos, tādēļ
runas ģenerēšanas rīku analīze mācību materiālu izveidei angļu valodā ir aktuāls
izpētes virziens. Bakalaura darba mērķis ir veikt runas ģenerēšanas rīku salīdzinošo
analīzi mācību materiālu ģenerēšanas kontekstā angļu valodā.
Pētījuma ietvaros tika veikta runas ģenerēšanas algoritmu teorētiskā analīze,
izstrādāta vērtēšanas metodoloģija un veikta eksperimentāla testēšana. Praktiskajā
daļā tika analizētas astoņas runas ģenerēšanas platformas, izmantojot trīs dažādu
veidu tekstus – pasniedzēja lekciju, tehnisko tekstu un stāstījumu. Platformu
novērtējums balstīts uz četriem galvenajiem kritērijiem: runas skaidrību, intonāciju,
emocionālo izteiksmību un kopējo kvalitāti.
Pētījuma rezultāti parāda, ka Mango AI, Descript un ElevenLabs platformas
nodrošina visaugstāko runas ģenerēšanas kvalitāti, ar Mango AI sasniedzot izcilus
rezultātus visos vērtēšanas kritērijos. Šīs platformas demonstrē augstu veiktspēju gan
tehnisko, gan emocionāli piesātināto tekstu apstrādē, piedāvājot dabiskāku skanējumu
un labāku emocionālo izteiksmību. Balstoties uz iegūtajiem rezultātiem un
mācībspēku aptauju, izstrādātas detalizētas rekomendācijas runas ģenerēšanas rīku
izvēlei mācību materiālu veidošanai. |
| Atslēgas vārdi |
Runas ģenerēšana, mācību materiāli, runas sintēze, platformu salīdzinājums. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Speech generation, teaching materials, speech synthesis, platform comparison. |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
22.02.2025 16:09:40 |
