- Page 1 and 2:
Rozpoznawanie i synteza mowy Jan Da
- Page 3 and 4:
Literatura uzupełniajaca ˛ 1 Danu
- Page 5 and 6:
1 litera - 1 d´zwi˛ek Alfabet j˛
- Page 7 and 8:
1 litera - 1 d´zwi˛ek Głoski zap
- Page 9 and 10:
1 litera - 1 d´zwi˛ek Spółgłos
- Page 11 and 12:
Podstawowe poj˛ecia Głoska (ang.
- Page 13 and 14:
Klasyfikacja głosek Kryterium funk
- Page 15 and 16:
Półsamogłoski Zdanie w j˛ezyku
- Page 17 and 18:
Klasyfikacja spółgłosek Typ zapo
- Page 19 and 20:
Klasyfikacja spółgłosek Miejsce
- Page 21 and 22:
Klasyfikacja spółgłosek wargowe
- Page 23 and 24:
Klasyfikacja spółgłosek Jan Daci
- Page 25 and 26:
Klasyfikacja spółgłosek - IPA Wa
- Page 27 and 28:
Koartykulacja półtrzecia talentu
- Page 29 and 30:
Prozodia Ze wzgl˛edu na wyró˙zni
- Page 31 and 32:
Prozodia Polski akcent wyrazowy jes
- Page 33 and 34:
Reguły fonologiczne Reguły fonolo
- Page 35 and 36:
Rozpoznawanie mowy - motywacja Mowa
- Page 37 and 38:
Skuteczno´sć Skuteczno´sć rozpo
- Page 39 and 40:
Model j˛ezyka i model akustyczny W
- Page 41 and 42:
Wybór cech Jan Daciuk (KISI,ETI,PG
- Page 43 and 44:
Wzmocnienie wst˛epne W widmie mowy
- Page 45 and 46:
Podział na ramki Jan Daciuk (KISI,
- Page 47 and 48:
Podział na ramki w[n] 1 0.5 w[n] =
- Page 49 and 50:
Podział na ramki w[n] 1 0.5 0 −2
- Page 51 and 52:
Zespół filtrów mel Mel jest jedn
- Page 53 and 54:
Zespół filtrów mel Liczba filtr
- Page 55 and 56:
Logarytm Nat˛e˙zenie d´zwi˛eku
- Page 57 and 58:
Cepstrum Dzi˛eki zastosowaniu filt
- Page 59 and 60:
Inne cechy obliczane do wektorów c
- Page 61 and 62:
Modelowanie akustyczne / rozpoznawa
- Page 63 and 64:
Kwantyzacja wektorów Potrzebujemy
- Page 65 and 66:
Model sumy rozkładów Gaussowskich
- Page 67 and 68:
Model sumy rozkładów Gaussowskich
- Page 69 and 70:
Model sumy rozkładów Gaussowskich
- Page 71 and 72: Model sumy rozkładów Gaussowskich
- Page 73 and 74: Model sumy rozkładów Gaussowskich
- Page 75 and 76: Słownik Słownik jest przechowywan
- Page 77 and 78: Niejawne modele Markowa 0.7 0.4 0.3
- Page 79 and 80: Niejawne modele Markowa 1 Modele Ma
- Page 81 and 82: HMMs - prawdopodobieństwo obserwac
- Page 83 and 84: HMMs - prawdopodobieństwo obserwac
- Page 85 and 86: Niejawne modele Markowa - do przodu
- Page 87 and 88: Niejawne modele Markowa - do przodu
- Page 89 and 90: Niejawne modele Markowa - do przodu
- Page 91 and 92: Niejawne modele Markowa - do przodu
- Page 93 and 94: Niejawne modele Markowa - do przodu
- Page 95 and 96: Niejawne modele Markowa - do tyłu
- Page 97 and 98: Niejawne modele Markowa - do tyłu
- Page 99 and 100: Niejawne modele Markowa - w obie st
- Page 101 and 102: Niejawne modele Markowa - najlepszy
- Page 103 and 104: Niejawne modele Markowa - najlepszy
- Page 105 and 106: Niejawne modele Markowa - najlepszy
- Page 107 and 108: Niejawne modele Markowa - uczenie m
- Page 109 and 110: Niejawne modele Markowa - uczenie m
- Page 111 and 112: Niejawne modele Markowa - uczenie m
- Page 113 and 114: MEMM - Maximum Entropy Markov Model
- Page 115 and 116: LMSF i WIP Wróćmy jeszcze do nasz
- Page 117 and 118: Problemy z algorytmem Viterbiego Pr
- Page 119 and 120: Problemy z algorytmem Viterbiego W
- Page 121: Dekodowanie wieloprzebiegowe W deko
- Page 125 and 126: Algorytm A ∗ Jest to algorytm zna
- Page 127 and 128: Algorytm A ∗ Wybranie ´scie˙zki
- Page 129 and 130: Triphones jem jen cel cep Poniewa˙
- Page 131 and 132: Triphones Budujemy drzewo decyzyjne
- Page 133 and 134: Synteza mowy - główne moduły Ana
- Page 135 and 136: Normalizacja tekstu - podział na z
- Page 137 and 138: Normalizacja tekstu - podział na z
- Page 139 and 140: Słowa niestandardowe Niektóre typ
- Page 141 and 142: Słowa niestandardowe - rozwijanie
- Page 143 and 144: Analiza fonetyczna W ramach analizy
- Page 145 and 146: Słowniki wymowy Dla j˛ezyków tak
- Page 147 and 148: Słowniki wymowy Dla j˛ezyków tak
- Page 149 and 150: Słowniki wymowy Dla j˛ezyków tak
- Page 151 and 152: Nazwy własne W zwykłym słowniku
- Page 153 and 154: Wyrównywanie grafemów z głoskami
- Page 155 and 156: Analiza prozodyczna Analiza prozody
- Page 157 and 158: Struktura prozodyczna Zdania obok s
- Page 159 and 160: Struktura prozodyczna Przewidywanie
- Page 161 and 162: Waga prozodyczna Waga prozodyczna n
- Page 163 and 164: Dodatkowe informacje dla syntezy fa
- Page 165 and 166: Obliczanie cz˛estotliwo´sci podst
- Page 167 and 168: Synteza traktu artykulacyjnego W od
- Page 169 and 170: Synteza traktu głosowego - model k
- Page 171 and 172: Synteza w oparciu o reguły Zwana j
- Page 173 and 174:
Formanty Jan Daciuk (KISI,ETI,PG) R
- Page 175 and 176:
Synteza w oparciu o sklejanie Najpr
- Page 177 and 178:
Synteza sklejana z u˙zyciem diphon
- Page 179 and 180:
Koszty w syntezie z wyborem jednost
- Page 181 and 182:
Wybór jednostek W jaki sposób zna
- Page 183 and 184:
Hidden Semi-Markov Model Liczac ˛
- Page 185 and 186:
Synteza mowy z u˙zyciem niejawnych
- Page 187 and 188:
Speech Synthesis Markup Language -
- Page 189:
Speech Synthesis Markup Language -