Yazar
Güner, Ekrem, Mohammadi, A., Demiroğlu, Cenk
Basım Tarihi
2012
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Konuşmacı tanıma, Konuşma sentezi, İstatistiksel analiz
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-1-4673-1068-0
Kayıt Numarası
6707d5da-edb6-44ec-8719-dd8fce587dfc
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2012
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
İstatistiksel konuşma sentezi (SSS) yaklaşımı, konuşma sentezi alanında en popüler ve başarılı yöntemlerden biri haline gelmiştir. Birim seçim sistemlerinde gözlemlenen sahte hatalar olmadan, düzgün konuşma geçişleri SSS yaklaşımıyla oluşturulabilmektedir. Ancak SSS ile ilgili iyi bilinen bir sorun, hedef konuşmacıya ses benzerliğinin olmamasıdır. Bu sorun hem konuşmacıya bağımlı modellerde hem de ortalama seslerden uyarlanan modellerde ortaya çıkmaktadır. Ayrıca, konuşmacı uyarlamasında, hedef konuşmacıya olan benzerlik, yaklaşık bir dakikalık uyarlama verisinden sonra önemli ölçüde artmaz; bu da potansiyel olarak sistemdeki doğal darboğazları gösterir. Burada, konuşmacı benzerliği probleminin ardındaki temel faktörleri anlamak için hibrit konuşma sentezi yaklaşımını kullanmayı öneriyoruz. Bu amaçla şu soruyu yanıtlamaya çalışıyoruz: Konuşmanın hangi bölümleri ve parametreleri, daha iyi oluşturulursa/sentezlenirse konuşmacı benzerliği açısından önemli bir gelişme sağlayabilir mi? Bu çalışmada hibrit yöntemlerimiz anlatılarak dinleme testi sonuçları sunulmuş ve tartışılmıştır.
