| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кукареко, А. П. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-15T13:15:13Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-15T13:15:13Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Кукареко, А. П. Построение и оценка эффективности нейросетевых моделей клонирования голоса / Кукареко А. П. // Компьютерные системы и сети : сборник статей 57-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 19-23 апреля 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2021. – С. 75–78. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44169 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматривается управляемый метод клонирования голоса, позволяющий контролировать, качественно и количественно оценивать точность различных параметров синтезированной речи. Демонстрируется возможность использования генеративной модели для клонирования таких стилистических характеристик голоса, как высота тона, темп и тембр речи, просодия, фонетические особенности русской речи. Производительность метода тестируется слоями глубокой свертки для моделирования кодеров, декодеров и вокодера на базе WaveNet. Эффективность построенной в результате модели сравнима с современными системами преобразования текста в речь (TTS) и конверсии голоса (VC) при использовании образцов речи без текстового сопровождения длиной 1–5 минут. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | клонирование голоса | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | голосовые сигналы | ru_RU |
| dc.subject | voice cloning | ru_RU |
| dc.subject | neural network | ru_RU |
| dc.subject | voice signals | ru_RU |
| dc.title | Построение и оценка эффективности нейросетевых моделей клонирования голоса | ru_RU |
| dc.title.alternative | Neural network models for voice cloning: building and efficiency estimation | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | We present a controlled method of voice cloning, which makes it possible to control, evaluate the accuracy of various parameters of synthesized speech in quantity and quality. The possibility of using a generative model for cloning such stylistic characteristics of a voice as pitch, tempo and timbre of speech, prosody, phonetic features of Russian speech is demonstrated. The performance of the method is tested by deep convolution layers to simulate WaveNet-based encoders, decoders, and vocoder. The efficiency of the resulting model is comparable to modern text-to-speech (TTS) and voice conversion (VC) systems when using 1–5 minutes speech samples without text supervision. | - |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2021)
|
