| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Серебряная, Л. В. | - |
| dc.contributor.author | Ласый, И. Е. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-10-06T08:21:56Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-06T08:21:56Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Серебряная, Л. В. Автоматическое распознавание и представление текста в виде аудиопотока / Л. В. Серебряная, И. Е. Ласый // Доклады БГУИР. – 2021. – № 19 (6). – С. 51–58. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-6-51-58. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45537 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрена задача автоматической генерации речи из текстового файла. Выполнен анализ
программных средств, предназначенных для распознавания текстов и преобразования их в аудиопоток.
Оценены их преимущества и недостатки, на основании чего сделан вывод об актуальности разработки
программного средства автоматической генерации аудиопотока из текста на русском языке.
Проанализированы модели на основе искусственных нейронных сетей, которые используются для синтеза
речи, после чего построена математическая модель создаваемого программного средства. Она состоит из
трех компонентов: сверточного кодировщика, сверточного декодировщика и преобразователя.
Спроектирована архитектура программного средства, в которую входят графический интерфейс, сервер
приложения и система синтеза речи. Разработан ряд алгоритмов: предварительной обработки текста перед
загрузкой в программное средство, преобразования аудиофайлов обучающей выборки и обучения сети,
генерации речи на основе произвольных текстовых файлов. Создано программное средство,
представляющее собой одностраничное приложение и имеющее веб-интерфейс для взаимодействия
с пользователем. Для оценки качества работы программного средства использована метрика,
представляющая среднюю оценку разных мнений. В результате агрегации разных мнений метрика
получила достаточно высокое значение, на основании чего можно считать, что все поставленные задачи
были решены. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | модель искусственной нейронной сети | ru_RU |
| dc.subject | аудиопотоки | ru_RU |
| dc.subject | кодировщики | ru_RU |
| dc.subject | декодировщики | ru_RU |
| dc.subject | генерация речи | ru_RU |
| dc.subject | спектрограмма | ru_RU |
| dc.subject | artificial neural network model | ru_RU |
| dc.subject | audio stream | ru_RU |
| dc.subject | encoders | ru_RU |
| dc.subject | decoders | ru_RU |
| dc.subject | speech generation | ru_RU |
| dc.subject | spectrogram | ru_RU |
| dc.title | Автоматическое распознавание и представление текста в виде аудиопотока | ru_RU |
| dc.title.alternative | Automatic recognition and representation of text in the form of audio stream | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| dcterms.publisher | БГУИР, РБ | - |
| local.description.annotation | The problem of automatic speech generation from a text file is considered. An analytical review of the
software has been completed. They are designed to recognize texts and convert them to an audio stream.
The advantages and disadvantages of software products are estimated. Based on this, a conclusion was drawn
about the relevance of developing a software for automatic generation of an audio stream from a text in Russian.
Models based on artificial neural networks, which are used for speech synthesis, are analyzed. After that,
a mathematical model of the created software is built. It consists of three components: a convolutional encoder,
a convolutional decoder, and a transformer. The architecture of the software is designed. It includes a graphical
interface, an application server, and a speech synthesis system. A number of algorithms have been developed:
preprocessing text before loading it into a software, converting audio files of a training sample and training
a network, generating speech based on arbitrary text files. A software has been created, which is a single-page
application and has a web interface for interacting with the user. To assess the quality of the software, a metric
was used that represents the average score of different opinions. As a result of the aggregation of different
opinions, the metric received a sufficiently high value, on the basis of which it can be assumed that all the tasks
have been solved. | - |
| Appears in Collections: | № 19(6)
|
