Modelování prozodie češtiny pro syntezátor řeči pomocí umělých neuronových sítí.

Kód výsledku v 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>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

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

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

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

Popis výsledku anglicky

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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F05%2F0278" target="_blank" >GA102/05/0278: Nové směry ve výzkumu a využití hlasových technologií</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Artificial Intelligence and Soft Computing

ISBN

978-0-88986-693-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1-6

Název nakladatele

ACTA Press

Místo vydání

Anaheim

Místo konání akce

Palma de Malorca

Datum konání akce

29. 8. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—