Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Trích chọn các tham số đặc trưng tiếng nói cho hệ thống tổng hợp tiếng Việt dựa vào mô hình Markov ẩn
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Trích chọn các tham số đặc trưng tiếng nói cho hệ thống tổng hợp tiếng Việt dựa vào mô hình Markov ẩn
Nam Thông
197
11
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
The overall performance of the systems is often limited by the accuracy of the underlying speech parameterization and reconstruction method. The method proposed in this paper allows accurate MFCC, F0 and tone extraction and high-quality reconstruction of speech signals assuming Mel Log Spectral Approximation filter. Its suitability for high-quality HMM-based speech synthesis is shown through evaluations subjectively. | Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T.29, S.1 (2013), 55–65 TRÍCH CHỌN CÁC THAM SỐ ĐẶC TRƯNG TIẾNG NÓI CHO HỆ THỐNG TỔNG HỢP TIẾNG VIỆT DỰA VÀO MÔ HÌNH MARKOV ẨN PHAN THANH SƠN, DƯƠNG TỬ CƯỜNG Học viện Kỹ thuật Quân sự; sonphan.hts@gmail.com Tóm t t. Phương pháp tổng hợp tiếng nói dựa trên mô hình Markov ẩn (HMM) chỉ cần một kho ngữ liệu tiếng nói thu âm sẵn đủ lớn (bao hàm tất cả các âm vị của một ngôn ngữ) để phục vụ cho mục đích huấn luyện. Trong phương pháp này, mô hình thống kê được sử dụng để mô hình hóa sự phân bố của các véctơ âm thanh phụ thuộc ngữ cảnh, các véctơ này được trích rút từ tín hiệu tiếng nói, mỗi véctơ là một tham số đặc trưng cho khung tín hiệu và các qui tắc ngữ âm tiếng Việt, phục vụ cho quá trình tổng hợp tiếng nói. Hiệu quả của hệ thống bị hạn chế bởi mức độ chính xác khi tham số hóa các đặc trưng tiếng nói và phương pháp tái tạo tín hiệu tiếng nói từ những tham số này. Bài báo này giới thiệu một phương pháp trích chọn các tham số MFCC, F0 và tái tạo tín hiệu tiếng nói chất lượng cao sử dụng bộ lọc MLSA. Phương pháp này thích hợp cho tổng hợp tiếng nói dựa trên HMM và kết quả của nó được đánh giá qua thực tế là khá tốt so với một số phương pháp khác. T khóa. Tổng hợp tiếng Việt, tham số hóa tiếng nói, tổng hựp tiếng nói tham số thống kê, mô hình Markov ẩn, hệ số phổ tần số thang Mel, tần số cơ bản. Abstract. Recently, the statistical framework based on Hidden Markov Models (HMMs) plays an important role in the speech synthesis method. The system can be built without requiring a very large speech corpus for training the system. In this method, statistical modeling is applied to learn distributions of context-dependent acoustic vectors extracted from speech signals, each vector contains a suitable parametric representation of one speech frame and Vietnamese phonetic rules to synthesize the speech. The overall performance of the systems is often limited by the accuracy of the underlying speech parameterization and reconstruction method. .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
LUẬN VĂN: PHƯƠNG PHÁP HỌC BÁN GIÁM SÁT CHO BÀI TOÁN TRÍCH CHỌN THÔNG TIN VÀ ỨNG DỤNG TRÍCH CHỌN THỰC THỂ TÊN MÁY ẢNH SỐ
Đề tài: Một số phương pháp trích chọn đặc trưng khuôn mặt và ứng dụng
LUẬN VĂN: PHƯƠNG PHÁP HỌC GẦN KHÔNG GIÁM SÁT ĐỂ TRÍCH CHỌN THỰC THỂ TÊN TỔ CHỨC
Luận văn: Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh xây dựng hệ thống phục vụ điểm danh và đánh giá thái độ học tập của sinh viên
Luận văn Thạc sĩ Khoa học Máy tính: Nghiên cứu các phương pháp trích chọn thông tin và ứng dụng trích chọn thông tin du lịch trong văn bản Tiếng Việt
Khóa luận tốt nghiêp: Tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng cho nhận dạng chữ viết
ĐỀ TÀI " TRÍCH CHỌN QUAN HỆ THỰC THỂ TRÊN WIKIPEDIA TIẾNG VIỆT DỰA VÀO CÂY PHÂN TÍCH CÚ PHÁP "
LUẬN VĂN: TÌM HIỂU MÔ HÌNH CRF VÀ ỨNG DỤNG TRONG TRÍCH CHỌN THÔNG TIN TRONG TIẾNG VIỆT
LUẬN VĂN: TRÍCH CHỌN THỰC THỂ TÊN NGƯỜI TRONG TIẾNG VIỆT
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.