RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН // Архив

Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2018, выпуск 6-2, страницы 181–186 (Mi izkab89)

ИНФОРМАТИКА. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА. УПРАВЛЕНИЕ

Моделирование системы синтеза речи на основе глубоких свёрточных нейронных сетей

Э. С. Израилова

Академия наук Чеченской Республики, Грозненский государственный нефтяной технический университет, 364051, Чеченская Республика, г. Грозный, пл. Орджоникидзе, 100

Аннотация: В статье содержится краткий обзор современных систем автоматического синтеза речи, основанных на глубоком обучении нейронных сетей. Описываются этапы создания фонетикоакустической базы данных, адаптированной для обучения системы автоматического синтеза речи на основе глубоких свёрточных нейронных сетей. Представлен фонетический транскриптор, разработанный с учетом проблематики графемно-фонемных преобразований чеченского языка.

Ключевые слова: речевая база данных, автоматический синтез чеченской речи, end-to-end системы синтеза речи, машинное обучение, фонетический транскриптор.

УДК: 004.934.5

Поступила в редакцию: 23.11.2018



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024