Magyar nyelvű neurális beszédszintézis vizsgálata dialógus helyzetben

Jelen tanulmányban olyan mély neurális hálózat alapú beszédszintetizátor rendszert (DNN-TTS) mutatunk be, amely hangsorozat bemenetet vár és a beszéd hullámformáját két lépésben állítja elő, melspektrogram köztes reprezentációt használva. Részletesen bemutatjuk és összehasonlítotjuk a Tacotron2+WaveGlow és FastPitch+HiFi-GAN (tőlünk független) rendszereket és komponenseiket. A magyar nyelvű adatokon végzett saját kísérletekben három beszélővel (két női és egy férfi) generálunk szintezitált beszédmintákat. Szubjektív, MUSHRA típusú meghallgatásos tesztjeink során a tesztalanyok a DNN-TTS beszédszintetizátorral előállított mondatokat lényegesen természetesebbnek minősítették, mint a HMM-TTS alaprendszert. A szintetizált beszédminták minősége (természetessége) ugyan nem éri el a természetes beszéd szintjét, de közel áll hozzá (Tacotron2: 58%, FastPitch: 73%, természetes: 89%). Összességében a tesztelők a FastPitch rendszert preferálták a Tacotron2-vel szemben természetesség szempontjából. A ChatBot dialógusba ágyazott tesztek eredménye szerint a női beszélők preferáltak, és a DNN-TTS rendszerekkel előállított beszéd érthetőbb, természetesebb, mint a HMM-TTS alaprendszer, és tesztelők a válaszokat is relevánsabbnak és részletesebbnek érezték az alaprendszerhez képest

Alkalmazásvezérlés Kinect eszközzel

Jelen dolgozat a természetes kezelőfelületek témában (NUI) íródott. A diplomamunka egy saját fejlesztésű szoftver köré íródott. A program a Kinect eszközzel lehetővé teszi felhasználójának, hogy helyettesítse az egér teljes funkcionalitását a kezeivel. A tárgyalás első részében a Kinect-hez kiadott fejlesztői csomagot mutatom be. A második részben az elkészült szoftvert, valamint a tesztelését mutatom be.MSc/MAProgramtervező informatiku

Magyar nyelvű neurális beszédszintézis vizsgálata dialógus helyzetben

Jelen tanulmányban olyan mély neurális hálózat alapú beszédszintetizátor rendszert (DNN-TTS) mutatunk be, amely hangsorozat bemenetet vár és a beszéd hullámformáját két lépésben állítja elő, melspektrogram köztes reprezentációt használva. Részletesen bemutatjuk és összehasonlítotjuk a Tacotron2+WaveGlow és FastPitch+HiFi-GAN (tőlünk független) rendszereket és komponenseiket. A magyar nyelvű adatokon végzett saját kísérletekben három beszélővel (két női és egy férfi) generálunk szintezitált beszédmintákat. Szubjektív, MUSHRA típusú meghallgatásos tesztjeink során a tesztalanyok a DNN-TTS beszédszintetizátorral előállított mondatokat lényegesen természetesebbnek minősítették, mint a HMM-TTS alaprendszert. A szintetizált beszédminták minősége (természetessége) ugyan nem éri el a természetes beszéd szintjét, de közel áll hozzá (Tacotron2: 58%, FastPitch: 73%, természetes: 89%). Összességében a tesztelők a FastPitch rendszert preferálták a Tacotron2-vel szemben természetesség szempontjából. A ChatBot dialógusba ágyazott tesztek eredménye szerint a női beszélők preferáltak, és a DNN-TTS rendszerekkel előállított beszéd érthetőbb, természetesebb, mint a HMM-TTS alaprendszer, és tesztelők a válaszokat is relevánsabbnak és részletesebbnek érezték az alaprendszerhez képest