2 research outputs found
Rejtett Markov-modell alapú szövegfelolvasó adaptációja félig spontán magyar beszéddel
Napjainkban számos automatikus szövegfelolvasási mĂłdszer lĂ©tezik, de az elmĂşlt Ă©vekben a legnagyobb figyelmet a statisztikai parametrikus beszĂ©dkeltĂ©si mĂłdszer, ezen belĂĽl is a rejtett Markov-modell (Hidden Markov Model, HMM) alapĂş szövegfelolvasás kapta. A HMM-alapĂş szövegfelolvasás minsĂ©ge megközelĂti a manapság legjobbnak számĂtĂł elemkiválasztásos szintĂ©zisĂ©t, Ă©s ezen tĂşl számos elnnyel rendelkezik: adatbázisa kevĂ©s helyet foglal el, lehetsĂ©ges Ăşj hangokat kĂĽlön felvĂ©telek nĂ©lkĂĽl lĂ©trehozni, Ă©rzelmeket kifejezni vele, Ă©s már nĂ©hány mondatnyi felvĂ©tel esetĂ©n is lehetsĂ©ges az adott beszĂ©l hangkarakterĂ©t visszaadni. Jelen cikkben bemutatjuk a HMM-alapĂş beszĂ©dkeltĂ©s alapjait, a beszĂ©ladaptáciĂłjának lehetsĂ©geit, a magyar nyelvre elkĂ©szĂĽlt beszĂ©lfĂĽggetlen HMM adatbázist Ă©s a beszĂ©ladaptáciĂł folyamatát fĂ©lig spontán magyar beszĂ©d esetĂ©n. Az eredmĂ©nyek kiĂ©rtĂ©kelĂ©se cĂ©ljábĂłl meghallgatásos tesztet vĂ©gzĂĽnk nĂ©gy kĂĽlönböz hang adaptáciĂłja esetĂ©n, melyeket szintĂ©n ismertetĂĽnk a cikkĂĽnkben