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

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