مدلسازی اثر گفتار فارسی با استفاده از روش منحنی های قطعه ای برای سیستم های تبدیل متن به گفتار
- سال انتشار: 1386
- محل انتشار: سیزدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
- کد COI اختصاصی: ACCSI13_109
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 1575
نویسندگان
کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی کامپیوتر و فن
عضو هیئت علمی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی کامپیوتر و فن
چکیده
کیفیت صدای سنتز شده از یک سیستم تبدل متن به گفتار، تا حد زیادی وابسته به طبیعی بوودن نوای آن می باشد. تا به امروز، بیشتر کنترل ها روی دیرش و فرکانس پایه متمرکز شده و به مدلسازی انرژی گفتار، اهمیت کمتری داده شده است. در این مقاله به مدلسازی انرژی برای تخمین منحنی انرژی گفتار فارسی پرداخته می شود. بدین منظور از روش منحنی های قطعه قطعه، استفاده می شود. در این روش، برای هر واج یک تکه منحنی تولید میشود و از اتصال کلیه این منحنی ها، منحنی انرژی برای کل گفتار بدست می آید. برای مدل کردن منحنی هر واج، چند جمله ای درجه دوم بکار گرفته می شود و از شبکه عصبی، ماشین پشتیبان بردار و مارس، برای تخمین ضرائب این چند جمله ای ها، استفاده میشود. به منظور ایجاد مدل ها، تعدادی ویژگی متنی مانند نوع جمله، نوع استرس هجا، نوع واج و ... به کار گرفته شد. برای بهبود تخمین کنتور انرژی ، دیرش واج و اطلاعات پیچ هجا نیز به عنوان ویژگی های غیر متنی به کار گرفته شدند. برای ارزیابی نتایج، معیارهای ضریب همبستگی و میانگین مربع خطا به کار گرفته شدند. که نتایج پیاده سازی ، بهتر وبدن ماشین پشتیبان بردار را نسبت به دیگر روش های بکار گرفت ه شده در این مقاله، نشان می دهد. به منظور کاهش مجموعه ویژگی ها، نتایج مارس استفاده شد. همچنین در این مقاله تعامل بین یکسری ویژگی و میزان انرژی واج مورد تحلیل واقع شد، نتایج حاکی از آن است که فرکانس پایه بیشترین تعامل را با انرژی گفتار دارا است.کلیدواژه ها
تبدیل متن به گفتار ، کنتور انرژی ، مارس ، منحنی های قطعه قطعه ، نوای گفتارمقالات مرتبط جدید
- شناسایی ویژگی های سازمان پیشرو در به کارگیری هوش مصنوعی
- قراردادهای هوشمند تجاری در متاورس با هدف خودکارسازی فرآیند تجارت
- Artificial Intelligence-Enhanced Repair Strategies in Online Collaborative EFL Classrooms: Toward a New Paradigm of Interactional Competence
- تاثیر هوش مصنوعی بر کارایی عملیات نظامی اوکراین علیه روسیه
- ارزیابی استرس و اضطراب با استفاده از پردازش سیگنال های مغزی و مدل های یادگیری ماشین
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.