A hybrid statistical/unit-selection text-to-speech synthesis system for morphologically rich languages
Morfolojik olarak zengin diller için melez istatistiksel/birim seçmeli metinden konuşma sentezleme sistemi
- Tez No: 335571
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CENK DEMİROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Metinden Konuşma Sentezleme (MKS) alanında en yaygın kullanılan iki teknik, Birim Seçmeli MKS (BMKS) ve Saklı Markov Modeli tabanlı MKS (SMKS) teknikleridir. MKS sistemleri son dönemlerde kullanılan en dominant teknik olarak ortaya çıkarken, SMKS sistemleri de gün geçtikçe artan popülaritesi ile öne çıkmaktadır. Her iki sistemin de kendine özgü avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. BMKS sistemleri çok başarılı olmalarına rağmen, dinleyicileri rahatsız eden ani süreksizlikler içermektedirler. SMKS sistemleri ise birim seçme algoritmasının ortaya çıkardığı bu hatalardan yoksundurlar. BMKS sistemleri, kullanılan ses veritabanının büyüklüğüyle orantılı olarak yüksek kalitede ses üretebilmektedir. SMKS sistemleri ise çok küçük bir saklama alanı kullandıklarından, daha yaygın olarak gömülü uygulamalarda tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında, morfolojik olarak zengin diller için, SMKS sistemini temel alan ve veri kullanımını yine makul seviyede tutarak kalitesini arttırmayı hedefleyen bir melez istatistiksel/birim seçmeli MKS sistemi önerilmiştir. Öncelikle, iki sistemin karşılaştırması yapıldıktan sonra, önerilen melez sistemin ana fikri verilmiştir. Daha sonra melez sistem, geliştirilen temel SMKS sistemi ile birlikte ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Temel ve melez sistemin performanslarının ölçülmesi için de, subjektif ve objektif testler gerçekleştirilmiştir. Temel sistemin anlaşılabilirlik ve kalite puanlarının, literatürde İngilizce dili için yapılan çalışmalarda rapor edilen değerlerle benzer olduğu görülmüştür. AB tercih testlerinde ise, dinleyicilerin önerilen melez sistemi temel sisteme tercih ettikleri görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Two most prominent examples of Text-to-Speech (TTS) systems are Unit Selection based TTS (UTTS) and the Hidden Markov Model (HMM) based TTS (HTTS). UTTS has been the dominant approach of the last decade while HTTS has been increasingly getting more attention from the TTS research community. Both systems have distinct pros and cons. Despite its success, UTTS has some disadvantages such as the sudden discontinuities in speech which cause distraction whereas HTTS lacks of those artifacts. However, UTTS systems offer high quality speech given a huge unit database where the storage is not a problem. On the other hand, the small memory footprint requirement of HTTS systems makes them attractive for embedded devices. Here, a novel hybrid statistical/unit selection TTS system for morphologically rich languages is proposed. The proposed hybrid system aims at improving the quality of the baseline HTTS system while keeping the memory footprint small. First, the motivation of the proposed hybrid system is given after the comparison of both systems. Then the proposed hybrid system is presented along with the details of the baseline HTTS system. In order to assess the performances of proposed and baseline systems, the subjective and objective tests are conducted. Intelligibility and quality scores of the baseline system are comparable to the MOS scores of English reported in the Blizzard Challenge tests. Results of the AB preference tests revealed the listeners' preference for the hybrid system over the baseline system.
Benzer Tezler
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Taşıtlarda iç gürültü değerlendirmesi
Interior noise assessment in vehicles
MESUT ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY
- Hybrid probabilistic timing analysis with extreme value theory and copulas
Uç değer teoremi ve kopula ile hibrid olasılıksal zamanlama analizi
LEVENT BEKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT FEHMİ BAZLAMAÇCI
- Muş Devlet Hastanesi hasta radyolojik görüntü sayılarının, bir zaman serisi olarak derin öğrenme yöntemleri kullanılarak gelecek tahminlerinin yapılması
Making future predictions of Muş State Hospital patient radiological image numbers as a time series by using deep learning Methods
ERKAN YALDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYDİN PALA