Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language.

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03135537" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03135537 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language.

Original language description

In this contribution we try to describe the optimal choice of phonetic and phonologic parameters, which are necessary for prosody modelling. The rule-based approach or the artificial neural networks can be used for prosody control. If the prosody of thespeech synthesizer is controlled by ANN, an optimisation of the ANN topology is one of the most important problems. The application of a supervised neural network has been used for prosody parameters determination in the process of prosody modelling. Thepruning of neural networks based on the GUHA method or the utilization of the synaptic weights sensitivities can be suitable tools for the minimization of the number of input parameters, and for the reduction of the neural network structure redundancy.The automatic system, designed for the preprocessing of written text, training the ANN by the speech of suitable speaker and prosody modelling are the main goals of our research.

Czech name

Modelování prozodie češtiny pro syntezátor řeči pomocí umělých neuronových sítí.

Czech description

Tento příspěvek popisuje optimální výběr fonetických a fonologických parametrů nutných pro modelování prozodie. Pro řízení prozodie lze použít jak metodu založenou na gramatických pravidelech, tak na umělých neuronových sítích.Jestliže prozodii v syntezátoru řídí UNS, je důležité optimalizovat UNS topologii. K určení prozodických parametrů určených pro modelování prozodie byly použity neuronové sítě s učitelem. K minimalizaci počtu vstupních parametrů a pro redukci redundance struktury neuronové sítě byly použito klestění UNS založené na GUHA metodě a na citlivostech synaptických vah. Cílem tohoto výzkumu je vytvoření automatického systému určeného pro předzpracování psaného textu, k tréninku UNS pomocí přirozené řeči a k modelování prosodie.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JA - Electronics and optoelectronics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA102%2F05%2F0278" target="_blank" >GA102/05/0278: New trends in research and application of voice technology</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2007

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Artificial Intelligence and Soft Computing

ISBN

978-0-88986-693-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

6

Pages from-to

1-6

Publisher name

ACTA Press

Place of publication

Anaheim

Event location

Palma de Malorca

Event date

Aug 29, 2007

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—