Адаптація до голосу нового диктора на прикладі спонтанного мовлення з корпусу АКУЕМ

Стаття присвячена питанням адаптації до голосу нового диктора попередньо створених систем пофонемного розпізнавання мовлення. Представлені результати трьох експериментів, проведених з використанням даних мовленнєвого корпусу АКУЕМ. Надається порівняльний аналіз з результатами попередніх досліджен...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Искусственный интеллект
Datum:2013
Hauptverfasser: Юхименко, О.А., Пилипенко, В.В., Селюх, Р.А.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85194
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Адаптація до голосу нового диктора на прикладі спонтанного мовлення з корпусу АКУЕМ / О.А. Юхименко, В.В. Пилипенко, Р.А. Селюх // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 284–292. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Стаття присвячена питанням адаптації до голосу нового диктора попередньо створених систем пофонемного розпізнавання мовлення. Представлені результати трьох експериментів, проведених з використанням даних мовленнєвого корпусу АКУЕМ. Надається порівняльний аналіз з результатами попередніх досліджень з адаптації. Статья посвящена вопросам адаптации к голосу нового диктора предварительно созданных систем пофонемного распознавания речи. Представлены результаты трех экспериментов, проведенных с использованием данных речевого корпуса АКУЕМ. Приводится сравнительный анализ с результатами предшествующих исследований по адаптации. This article is devoted to the problems of adaptation to new announcer voice for speech recognition systems. The results of three adaptation experiments based on AKUEM speech corpus are described. Comparison with previous experiments are discussed.
ISSN:1561-5359