Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/124581
Type of publication: doctoral thesis
Field of Science: Informatika / Informatics (N009)
Author(s): Norkevičius, Giedrius
Title: Garsų trukmių modelių kūrimo metodas, naudojant didelės apimties daugelio kalbėtojų garsyną
Other Title: Method for creating phone duration models using very large, multi-speaker, automatically annotated speech corpus
Extent: 120 p.
Date: 24-Jan-2011
Keywords: garsų trukmių modeliai;daugelio kalbėtojų garsynas;prognozavimas;klasifikavimo ir regresijos medžiai;phone duration models;multi-speaker corpus;prediction;CART
Abstract: Disertacijoje nagrinėjamos dvi iki šiol netyrinėtos problemos: 1. Lietuvių kalbos garsų trukmių prognozavimo modelių kūrimas Iki šiol visi darbai, kuriuose yra nagrinėjamos lietuvių kalbos garsų trukmės, yra atlikti kalbininkų, tačiau šie tyrimai yra daugiau aprašomosios statistikos pobūdžio ir apsiriboja pavienių požymių įtakos garso trukmei analize. Šiame darbe, mašininio mokymo algoritmo pagalba, požymių įtaka garsų trukmei yra išmokstama iš duomenų ir užrašoma sprendimo medžio pavidalu. 2. Nuo kalbos nepriklausomų garsų trukmių prognozavimo modelių kūrimo metodas, naudojant didelės apimties daugelio, kalbėtojų automatiškai, anotuotą garsyną. Dėl skirtingų kalbėtojų tarties specifikos ir dėl automatinio anotavimo netikslumų, kuriant garsų trukmės modelius visame pasaulyje yra apsiribojama vieno kalbėtojo ekspertų anotuotais nedidelės apimties garsynais. Darbe pasiūlyti skirtingų kalbėtojų tarties ypatybių normalizavimo ir garsyno duomenų triukšmo atmetimo algoritmai leidžia garsų trukmių modelių kūrimui naudoti didelės apimties, daugelio kalbėtojų automatiškai anotuotus garsynus. Darbo metu atliktas audicinis tyrimas, kurio pagalba parodoma, kad šnekos signalą sudarančių garsų trukmės turi įtakos klausytojų/respondentų suvokiamam šnekos signalo natūralumui; kontekstinės informacijos panaudojimas garsų trukmių prognozavimo uždavinio sprendime yra svarbus faktorius įtakojantis sintezuotos šnekos natūralumą; natūralaus šnekos signalo atžvilgiu, geriausiai vertinamas yra šnekos signalas, kuriame garsų trukmės yra prognozuotos panaudojant šiame darbe sukurtą lietuvių kalbos garsų trukmių modelį.
Two heretofore unanalyzed aspects are addressed in this dissertation: 1. Building a model capable of predicting phone duration of Lithuanian. All existing investigations of phone durations of Lithuanian were performed by linguists. Usually these investigations are the kind of exploratory statistics and are limited to a single factor, affecting phone duration, analysis. Phone duration dependencies on contextual factors were estimated and written in explicit form (decision tree) in this work by means of machine learning method. 2. Construction of language independent method for creating phone duration models using very large, multi-speaker, automatically annotated speech corpus. Most of the researchers worldwide use speech corpus that are: relatively small scale, single speaker, manually annotated or at least validated by experts. Usually the referred reasons are: using multi-speaker speech corpora is inappropriate because different speakers have different pronunciation manners and speak in different speech rate; automatically annotated corpuses lack accuracy. The created method for phone duration modeling enables the use of such corpus. The main components of the created method are: the reduction of noisy data in speech corpus; normalization of speaker specific phone durations by using phone type clustering. The performed listening tests of synthesized speech, showed that: the perceived naturalness is affected by the underlying phones durations; The use of contextual factors is an important factor affecting the perceived naturalness; speech signals synthesized by using predicted phone durations (predictions were made by the created phone duration models) were evaluated as the most natural in respect with unmodified speech signal.
Internet: https://hdl.handle.net/20.500.12259/124581
Affiliation(s): Vytauto Didžiojo universitetas
Appears in Collections:VDU, ASU ir LEU iki / until 2018

Files in This Item:
Show full item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.