Анализ методов и моделей систем автоматической обработки синтеза речи

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.2.2.019
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article considers the current state of models and methods of speech synthesis. Their ad-vantages and disadvantages are presented, as well as metrics for the quality of speech synthesis. The method of speech synthesis by rules is based on a programmed knowledge of acoustic and linguistic limitations and does not directly use elements of human speech. В статьерассматривается современное состояние моделей и методов синтеза речи. Представлены их достоинства и недостатки, а также метрики качества синтеза речи. Метод синтеза речи по правилам базируется на запрограммированном знании акустических и лингвистических ограничений и не использует непосредственно элементы человеческой ре-чи.