Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2014, выпуск 36, страницы 128–150
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.36.8
(Mi trspy753)
 

Формирование персональной модели голоса диктора с универсальным фонетическим пространством признаков на основе искусственной нейронной сети

И. С. Азаров, А. А. Петровский

БГУИР, ул. П. Бровки 6, г. Минск, 220013, РБ
Аннотация: В работе исследуется возможность формирования модели голоса заданного диктора на основе записей образцов его голоса с транскрипцией. В работе предлагается практический способ построения голосовой модели и результаты экспериментов ее применения к задаче конверсии голоса. Модель использует искусственную нейронную сеть, устроенную по принципу автоматического кодера, устанавливающую соответствие между пространством речевых параметров и пространством возможных фонетических состояний, унифицированным для произвольного голоса.
Ключевые слова: конверсия голоса; синтез речевого сигнала; искусственная нейронная сеть.
Тип публикации: Статья
УДК: 004.934


Образец цитирования: И. С. Азаров, А. А. Петровский, “Формирование персональной модели голоса диктора с универсальным фонетическим пространством признаков на основе искусственной нейронной сети”, Тр. СПИИРАН, 36 (2014), 128–150
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy753
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v36/p128
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024