Optimalizace prozodie pro syntetizer češtiny

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03146698" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03146698 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985807:_____/08:00313377

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Prosody Optimization of a Czech Language Synthesizer

Popis výsledku v původním jazyce

Each national language is described by specific grammatical rules. But rule-based knowledge representations alone cannot be used for the natural flow of speech. In this paper an optimisation of the naturalness of speech, i.e. the optimal choice of phonetic and phonologic parameters for prosody modelling is sought. We will try to find relevant features (speech parameters) having the basic influence on the fundamental frequency and duration of speech units. If the prosody of the synthesizer is controlledby an artificial neural network (ANN), an optimisation of the ANN topology is necessary. The topology of the ANN is also dependent on the number of input neurons which represent the most important speech parameters. The pruning of the ANN based on the several approaches (GUHA method, sensitivities of the synaptic weights, etc.) is suitable tool for reducing the ANN structure.

Název v anglickém jazyce

Prosody Optimization of a Czech Language Synthesizer

Popis výsledku anglicky

Each national language is described by specific grammatical rules. But rule-based knowledge representations alone cannot be used for the natural flow of speech. In this paper an optimisation of the naturalness of speech, i.e. the optimal choice of phonetic and phonologic parameters for prosody modelling is sought. We will try to find relevant features (speech parameters) having the basic influence on the fundamental frequency and duration of speech units. If the prosody of the synthesizer is controlledby an artificial neural network (ANN), an optimisation of the ANN topology is necessary. The topology of the ANN is also dependent on the number of input neurons which represent the most important speech parameters. The pruning of the ANN based on the several approaches (GUHA method, sensitivities of the synaptic weights, etc.) is suitable tool for reducing the ANN structure.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

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

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Neural Network World

ISSN

1210-0552

e-ISSN

—

Svazek periodika

18

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

18

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

000260159400003

EID výsledku v databázi Scopus

—