Primjena automatskog međujezičnog akustičnog modeliranja na HMM sintezu govora za oskudne jezične baze

Nowadays Human Computer Interaction (HCI) can also be achieved with voice user interfaces (VUIs). To enable devices to communicate with humans by speech in the user\u27s own language, low-cost language portability is often discussed and analysed. One of the most time-consuming parts for the language-adaptation process of VUI-capable applications is the target-language speech-data acquisition. Such data is further used in the development of VUIs subsystems, especially of speech-recognition and speech-production systems.The tempting idea to bypass a long-term process of data acquisition is considering the design and development of an automatic algorithms, which can extract the similar target-language acoustic from different language speech databases.This paper focus on the cross-lingual phoneme mapping between an under-resourced and a well-resourced language. It proposes a novel automatic phoneme-mapping technique that is adopted from the speaker-verification field. Such a phoneme mapping is further used in the development of the HMM-based speech-synthesis system for the under-resourced language. The synthesised utterances are evaluated with a subjective evaluation and compared by the expert knowledge cross-language method against to the baseline speech synthesis based just from the under-resourced data. The results reveals, that combining data from well-resourced and under-resourced language with the use of the proposed phoneme-mapping technique, can improve the quality of under-resourced language speech synthesis.U današnje vrijeme interakcija čovjeka i računala (HCI) može se ostvariti i putem govornih sučelja (VUIs). Da bi se omogućila komunikacija uređaja i korisnika putem govora na vlastitom korisnikovom jeziku, često se raspravlja i analizira o jeftinom rješenju prijevoda govora na različite jezike. Jedan od vremenski najzahtjevnijih dijelova procesa prilagodbe jezika za aplikacije koje podržavaju VUI je prikupljanje govornih podataka za ciljani jezik. Ovakvi podaci dalje se koriste za razvoj VUI podsustava, posebice za prepoznavanje i produkciju govora. Primamljiva ideja za izbjegavanje dugotrajnog postupka prikupljanja podataka jeste razmatranje sinteze i razvoja automatskih algoritama koji su sposobni izvesti slična akustična svojstva za ciljani jezik iz postojećih baza različitih jezika.Ovaj rad fokusiran je na povezivanje međujezičnih fonema između oskudnih i bogatih jezičnih baza. Predložena je nova tehnika automatskog povezivanja fonema, usvojena i prilagođena iz područja govorne autentikacije. Ovakvo povezivanje fonema kasnije se koristi za razvoj sustava za sintezu govora zasnovanom na HMM-u za manje poznate jezike. Načinjene govorne izjave ocijenjene su subjektivnim pristupom kroz usporedbu međujezičnih metoda visoke razine poznavanja jezika u odnosu na sintezu govora načinjenu iz oskudne jezične baze. Rezultati otkrivaju da kombinacija oskudne i bogate baze jezika uz primjenu predložene tehnike povezivanja fonema može unaprijediti kvalitetu sinteze govora iz oskudne jezične baze

Comparison of speech parameterization techniques for Slovenian language

Abstract-The goal of speech parameterization is to extract the relevant information about what is being spoken from the audio signal. In modern speech recognition systems melfrequency cepstral coefficients (MFCC) or perceptual linear prediction coefficients (PLP) are the two main techniques used. MFCC method is known to give better results when audio recordings are of high quality (no background noise, quality microphone) whereas the PLP performs better when the quality of audio is poor. In an attempt to close the gap between the two methods some modifications to the original PLP method are presented. They are mainly based on using a modified melfilter bank with a number of filters resembling the number of spectral coefficients. In our work the effectiveness of proposed changes to PLP (RPLP features) were tested and compared against the MFCC and original PLP acoustic features. A number of 3-state HMM acoustic models were build using different acoustic feature setups (different filter banks, different number of filters) in order to assess which parameterization technique gives superior recognition accuracy. To achieve a more robust estimate of the recognition results when using various parameterizations three databases of different audio quality were used

Razvoj zbirke slovenskega čustvenega govora iz radijskih iger – EmoLUKS

V prispevku predstavljamo graditev slovenske zbirke čustvenega govora za umetno tvorjenje govora in hkrati raziščemo tudi možnosti njene uporabe pri razpoznavanju čustvenega stanja govorca. V prispevku se osredotočamo na opis razvite metodologije za označevanje paralingvistične informacije v govoru na primeru označevanja čustvenih stanj v slovenskih radijskih igrah. Zbirka vsebuje govorne zvočne signale sedemnajstih radijskih iger. Trenutno označeno gradivo obsega čustven govor enega govorca in ene govorke. Čustvene oznake posnetkov smo pridobili s pomočjo dvostopenjskega označevanja s petimi prostovoljnimi označevalci, ki so označili posnetke v dveh časovno ločenih intervalih. Način označevanja omogoča medsebojno primerjavo oznak označevalcev. S pomočjo označenega gradiva v obeh iteracijah poročamo o konsistentnosti označevalcev in ujemanju njihovih mnenj. Na podlagi večinskega mnenja pridobljenih čustvenih oznak vsakemu posnetku pripišemo tisto čustveno oznako, ki je bila med označevalci največkrat izbrana, in tako označene posnetke združimo v zbirko čustvenega govora EmoLUKS, ki jo kvantitativno in kvalitativno ovrednotimo z uporabo uveljavljenega samodejnega sistema za razpoznavanje čustvenih stanj govorca. Konsistentnost oznak ovrednotimo z dvorazrednim in sedemrazrednim od govorca odvisnim razvrščevalnikom čustvenih stanj. Uspešni rezultati razpoznavanja dodatno potrjujejo, da podatkovna zbirka kljub svoji zahtevnosti vsebuje jasno izražena čustvena stanja govorca

Semantic Decomposition of Sentences in the System Supporting Flight Services

The paper describes the semantic part of the linguistic analysis of a recognized word hypothesis lattice, as implemented in an information dialogue system, capable of recognizing and understanding Slovenian speech. It describes the new Slovenian speech database from a semantic point of view. Semantic analysis is performed in three different steps: first, parsing of complex temporal expressions; second, parsing of simple noun phrases: this method is used for the departure/arrival location determination and in the third step we are looking for keywords defining the intended question . We propose some templates dealing with timetables, departure and arrival times, airline companies, etc. The different templates compete on each utterance. Finally, the template with the best score generates a database query. Some experimental results of the semantic decomposition are presented

Text-to-Speech Synthesis: A Complete System for the Slovenian Language

A text-to-speech system, capable of synthesising continuous Slovenian speech from an arbitrary input text is described. The text-to-speech system is based on the concatenation of basic speech units, diphones, using the TD-PSOLA technique, and no special hardware is required. The input text is transformed into its spoken equivalent by a series of the modules. The modules, constituting the text-to-speech system are described in detail. Special attention is paid to segmental duration determination, where the effect of speaking rate on phone duration is widely studied. Finally, the results of output speech quality assessment are given in terms of acceptability and intelligibility

Bodo pametni nadzorni sistemi prisluhnili, razumeli in spregovorili slovensko?

Članek obravnava tehnologije govorjenega jezika, ki bi lahko omogočile t. i. pametnim nadzornim sistemom, da bi nekoč prisluhnili, razumeli in spregovorili slovensko. Tovrstni sistemi se z uporabo senzorjev in naprednih računalniških metod umetnega zaznavanja in razpoznavanja vzorcev do neke mere zavedajo okolja ter prisotnosti ljudi in drugih pojavov, ki bi lahko bili predmet varnostnega nadzora. Med tovrstne pojave spada tudi govor, ki lahko predstavlja ključni vir informacije pri določenih varnostnonadzornih okoliščinah. Tehnologije, ki omogočajo samodejno razpoznavanje in tvorjenje govora ter samodejno razpoznavanje govorcev in njihovega psihofizičnega stanja s pomočjo napredne računalniške analize govornega zvočnega signala, odpirajo povsem nove dimenzije razvoja pametnih nadzornih sistemov. Samodejno razpoznavanje varnostno sumljivih govornih izjav, kričanja in klicev na pomoč ter samodejno zaznavanje varnostno sumljivega psihofizičnega stanja govorcev tovrstnim sistemom doda pridih umetne inteligence. Članek predstavlja trenutno stanje razvoja omenjenih tehnologij in možnosti njihove uporabe za slovenski govorjeni jezik ter različne varnostnonadzorne scenarije uporabe tovrstnih sistemov. Naslovljena so tudi širša pravna in etična vprašanja, ki jih odpira razvoj in uporaba tovrstnih tehnologij. Govorni nadzor je namreč eno najbolj občutljivih vprašanj varstva zasebnosti