Yazar
Sarfjoo, Seyyed Saeed, Demiroğlu, Cenk, King, S.
Basım Tarihi
2017-04
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Çapraz dilli konuşmacı uyarlaması, İstatistiksel konuşma sentezi, Konuşmacı uyarlaması, En yakın komşu
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2329-9304
Kayıt Numarası
ee9f3091-c0c9-4a59-92e6-4caaef7adf64
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2017-04
Notlar
European Commission ; TUBITAK
Örnek Metin
Konuşma sentezi için diller arası hoparlör uyarlamasının, konuşmadan konuşmaya çeviri sistemlerinde kullanım gibi birçok uygulaması vardır. Burada, sınırlı uyarlama verilerini kullanan istatistiksel konuşma sentezi sistemleri için diller arası uyarlamaya odaklanıyoruz. Bu amaçla, topladığımız iki dilli Türkçe-İngilizce konuşma veritabanını kullanan iki özses uyarlama yaklaşımı öneriyoruz. Bir yaklaşımda, Türkçe uyarlama verileri ve Türkçe ses modelleri kullanılarak çıkarılan özses ağırlıkları, doğrusal regresyon kullanılarak İngilizce ses modelleri için özses ağırlıklarına dönüştürülür. Doğrusal regresyon sırasında referans hoparlörlerin hedef hoparlörlere olan mesafesine bağlı olarak örneklerin ağırlıklandırılmasının performansı arttırdığı bulunmuştur. Ayrıca, regresyon sırasında özvektörlerin elemanlarının önem ağırlıklandırılması performansı daha da arttırdı. Burada önerilen ikinci yaklaşım, hem nesnel hem de öznel testlerde temel durum haritalama algoritmasından önemli ölçüde daha iyi performans gösteren konuşmacıya özgü durum haritalamadır. Önerilen durum haritalama algoritmasının performansı, temel sistemde kullanılan doğrusal regresyon tabanlı algoritmalar yerine dil içi özses yaklaşımıyla kullanıldığında daha da geliştirildi.
DOI
10.1109/TASLP.2017.2667880
Cilt
25
