Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On the Comparison of Different Phrase Boundary Detection Approaches Trained on Czech TTS Speech Corpora

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43952750" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43952750 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-99579-3_27" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-99579-3_27</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99579-3_27" target="_blank" >10.1007/978-3-319-99579-3_27</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the Comparison of Different Phrase Boundary Detection Approaches Trained on Czech TTS Speech Corpora

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The phrasing is a very important issue in the process of speech synthesis since it ensures higher naturalness and intelligibility of synthesized sentences. There are many different approaches to phrase boundary detection, including simple classification-based, HMM-based, CRF-based approaches, however, different types of neural networks are used for this task as well. The paper compares representative methods for phrasing of Czech sentences using large-scale TTS speech corpora as training data, taking only speaker-dependent phrasing issue into consideration.

  • Název v anglickém jazyce

    On the Comparison of Different Phrase Boundary Detection Approaches Trained on Czech TTS Speech Corpora

  • Popis výsledku anglicky

    The phrasing is a very important issue in the process of speech synthesis since it ensures higher naturalness and intelligibility of synthesized sentences. There are many different approaches to phrase boundary detection, including simple classification-based, HMM-based, CRF-based approaches, however, different types of neural networks are used for this task as well. The paper compares representative methods for phrasing of Czech sentences using large-scale TTS speech corpora as training data, taking only speaker-dependent phrasing issue into consideration.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Speech and Computer 20th International Conference, SPECOM 2018 Leipzig, Germany, September 18–22, 2018, Proceedings

  • ISBN

    978-3-319-99578-6

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    255-263

  • Název nakladatele

    Springer Nature Switzerland AG

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Leipzig, Germany

  • Datum konání akce

    18. 9. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku