Rozpoznawanie i synteza mowy

More documents

Recommendations

Info

Literatura 1 Marek Wi´sniewski, Zarys fonetyki i fonologii współczesnego j˛ezyka polskiego, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, wydanie IV, Toruń 2001. 2 Daniel Jurafsky, James H. Martin, Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, second edition, Prentice-Hall, 2008. 3 Bartosz Ziółko, Mariusz Ziółko, Przetwarzanie mowy, Wydawnictwa AGH, Kraków 2011. Jan Daciuk (KISI,ETI,PG) Rozpoznawanie i synteza mowy MSI 2 / 189
Literatura uzupełniajaca ˛ 1 Danuta Ostaszewska, Jolanta Tambor, Fonetyka i fonologia współczesnego j˛ezyka polskiego, PWN, Warszawa, 2002. 2 Alicja Nagórko, Zarys gramatyki polskiej, PWN, Warszawa, 1996. 3 Paul Taylor, Text-to-speech synthesis, Cambridge University Press, 2009. 4 Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao-Wuen Hon, Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development, Prentice Hall, 2001. 5 Stefan Breuer, Multifunktionale und Multilinguale Unit-Selection-Sprachsynthese. Designprinzipien für Architektur und Sprachbausteine, rozprawa doktorska, Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 2009. Dost˛epna pod adresem: http://hss.ulb.uni-bonn.de/2009/1650/1650.pdf Jan Daciuk (KISI,ETI,PG) Rozpoznawanie i synteza mowy MSI 3 / 189
Page 1: Rozpoznawanie i synteza mowy Jan Da
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:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
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:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
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:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Niejawne modele Markowa - uczenie m
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
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 and 122:
Dekodowanie wieloprzebiegowe W deko
Page 123 and 124:
Dekodowanie wieloprzebiegowe łap a
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:
Page 149 and 150:
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 -
show all

Rozpoznawanie i synteza mowy

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?