Zobrazeno 1 - 10
of 1 765
pro vyhledávání: '"Speech parameter"'
This paper presents sampling-based speech parameter generation using moment-matching networks for Deep Neural Network (DNN)-based speech synthesis. Although people never produce exactly the same speech even if we try to express the same linguistic an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1704.03626
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Computer Science and Application. 12:33-45
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::9ccc51752e216eb095b1f173c6b5e062
https://doi.org/10.12677/csa.2022.121005
https://doi.org/10.12677/csa.2022.121005
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
The Journal of the Acoustical Society of America. 153:A295-A295
While acoustic speech analysis is non-invasive, the utility has been mixed due to the range of voice types. For vocal health practitioners to efficiently and quickly assess and document voice changes, knowing which voice parameter would be sensitive
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::575cafeac951c5288760baf7ba28e35b
https://doi.org/10.1121/10.0018908
https://doi.org/10.1121/10.0018908
Publikováno v:
Computer Networks, Big Data and IoT ISBN: 9789811609640
Parkinson’s disease is one of the common chronic and progressive neurodegenerative diseases across the globe. Speech parameters are the most important indicators that can be used to detect the disease at its early stage. In this article, an efficie
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d124ff7c36ae60435331a6394aa8abff
https://doi.org/10.1007/978-981-16-0965-7_40
https://doi.org/10.1007/978-981-16-0965-7_40
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Govender, A, Valentini-Botinhao, C & King, S 2019, Measuring the contribution to cognitive load of each predicted vocoder speech parameter in DNN-based speech synthesis . in Proceedings of the 10th ISCA Speech Synthesis Workshop . pp. 121-126, The 10th ISCA Speech Synthesis Workshop, Vienna, Austria, 20/09/19 . https://doi.org/10.21437/SSW.2019-22
Listening to even high quality text-to-speech - such as that generated by a Deep Neural Network (DNN) driving a vocoder - still requires greater cognitive effort than natural speech, under noisy conditions. Vocoding itself, plus errors in predictions
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2e2b13aedf1dda11637a17fbb418badf
https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/103124353/Measuring_the_contribution_GOVENDER_DoA020719_AFV.pdf
https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/103124353/Measuring_the_contribution_GOVENDER_DoA020719_AFV.pdf
Autor:
Keiichi Tokuda, Tomoki Toda
Publikováno v:
IEICE Transactions on Information and Systems. (5):816-824
This paper describes a novel parameter generation algorithm for an HMM-based speech synthesis technique. The conventional algorithm generates a parameter trajectory of static features that maximizes the likelihood of a given HMM for the parameter seq
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::adc728200e32a77d15dff73e398e4383
http://hdl.handle.net/10061/7825
http://hdl.handle.net/10061/7825
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.