| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - In this contribution we try to describe the optimal choice of phonetic and phonologic parameters, which are necessary for prosody modelling. The rule-based approach or the artificial neural networks can be used for prosody control. If the prosody of the speech synthesizer is controlled by ANN, an optimisation of the ANN topology is one of the most important problems. The application of a supervised neural network has been used for prosody parameters determination in the process of prosody modelling. The pruning of neural networks based on the GUHA method or the utilization of the synaptic weights sensitivities can be suitable tools for the minimization of the number of input parameters, and for the reduction of the neural network structure redundancy. The automatic system, designed for the preprocessing of written text, training the ANN by the speech of suitable speaker and prosody modelling are the main goals of our research.
- In this contribution we try to describe the optimal choice of phonetic and phonologic parameters, which are necessary for prosody modelling. The rule-based approach or the artificial neural networks can be used for prosody control. If the prosody of the speech synthesizer is controlled by ANN, an optimisation of the ANN topology is one of the most important problems. The application of a supervised neural network has been used for prosody parameters determination in the process of prosody modelling. The pruning of neural networks based on the GUHA method or the utilization of the synaptic weights sensitivities can be suitable tools for the minimization of the number of input parameters, and for the reduction of the neural network structure redundancy. The automatic system, designed for the preprocessing of written text, training the ANN by the speech of suitable speaker and prosody modelling are the main goals of our research. (en)
- Tento příspěvek popisuje optimální výběr fonetických a fonologických parametrů nutných pro modelování prozodie. Pro řízení prozodie lze použít jak metodu založenou na gramatických pravidelech, tak na umělých neuronových sítích.Jestliže prozodii v syntezátoru řídí UNS, je důležité optimalizovat UNS topologii. K určení prozodických parametrů určených pro modelování prozodie byly použity neuronové sítě s učitelem. K minimalizaci počtu vstupních parametrů a pro redukci redundance struktury neuronové sítě byly použito klestění UNS založené na GUHA metodě a na citlivostech synaptických vah. Cílem tohoto výzkumu je vytvoření automatického systému určeného pro předzpracování psaného textu, k tréninku UNS pomocí přirozené řeči a k modelování prosodie. (cs)
|
| Title
| - Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language.
- Modelování prozodie češtiny pro syntezátor řeči pomocí umělých neuronových sítí. (cs)
- Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language. (en)
|
| skos:prefLabel
| - Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language.
- Modelování prozodie češtiny pro syntezátor řeči pomocí umělých neuronových sítí. (cs)
- Artificial Neural Network Approach tro the Modelling of Prosody in the Speech Synthesizer of the Czech Language. (en)
|
| skos:notation
| - RIV/68407700:21230/07:03135537!RIV08-GA0-21230___
|
| http://linked.open.../vavai/riv/strany
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/68407700:21230/07:03135537
|
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - neural networks, prosody modelling, pruning method (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
| |
| http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
| http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Artificial Intelligence and Soft Computing
|
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Tučková, Jana
- Šebesta, Václav
|
| http://linked.open...vavai/riv/typAkce
| |
| http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
| |
| number of pages
| |
| http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| |
| https://schema.org/isbn
| |
| http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)