Дослідження підходів машинного навчання синтезу мови

В рамках даної роботи були досліджені основні підходи до вирішення задач нормалізації, обробки текстів, синтезу спектрограм та розглянуті вокодери. Були проаналізовані переваги та недоліки відомих архітектур акустичних моделей та вокодерів. Наведено сучасний стан розробки систем синтезу мовлення, відкриті задачі та проблеми. Системи синтезу мови пройшли шлях від конкатенативного підходу та умовного алгоритму Гріффіна-Ліма до використання великої кількості нейронних мереж на всіх етапах синтезу. В процесі порівняння та аналізу систем було визначено, що кожен підхід має свої позитивні та негативні сторони, і вибір архітектури багато в чому залежить від наявних ресурсів, часу, об’єму набору даних, мови синтезу, сфери застосування, але без сумнівів можна сказати, що системи синтезу мови постійно проходять оптимізацію по різним параметрам, покращуються та адаптуються до нових задач.

Кузьмяк А. Ю. Дослідження підходів машинного навчання синтезу мови : кваліфікаційна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Кузьмяк Анна Юріївна. - Київ, 2022. – 40 с.