Розробка методів апроксимацій трансферних функцій з використанням неперервних дробів в системах синтезу мови - Автореферат

бесплатно 0
4.5 204
Аналіз функціонування систем синтезу мови та способи сумування неперервних дробів "розбіжних" в класичному розумінні. Методи апроксимації неперервних дробів та адаптувати їх до задач синтезу мови. Характеристика авторегресивного моделювання дробних чисел.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Міністерство освіти і науки України АВТОРЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукРозробка методів апроксимацій трансферних функцій з використанням неперервних дробів в системах синтезу мови. Для досягнення поставленої мети здійснено порівняльний аналіз систем синтезу мови, методів сумування неперервних дробів. Знайдено можливість використання апарату теорії неперервних дробів до задач синтезу мови. На основі цього запропоновано новий підхід до поняття збіжності неперервних дробів, розроблено новий алгоритм, що дає можливість сумувати неперервні дроби “розбіжні” в класичному розумінні. Використання неперервних дробів в задачах синтезу мови дало можливість покращити точність апроксимації трансферних функцій при зменшені часу, який необхідний для перерахунку коефіцієнтів моделі синтезу мови.На сьогодні системи синтезу мовних сигналів мають надзвичайно широке застосування у найрізноманітніших галузях нашого життя (стільниковий звязок, медицина, індустрія, компютерні програми). Такий синтез породжує мову близьку до природньої, але вимагає великих затрат дискового простору для збереження сеґментів мови і хороших алгоритмів згладжування і перенесення. Натомість формантний синтез (синтез за правилами) використовує акустичну модель для побудови синтезованої мови і не потребує бази звукових сигналів. У процесі синтезу мови виникає потреба якнайкращим чином апроксимувати трансферні функції для отримання більш природної синтезованої мови. Мета дисертаційної роботи визначає необхідність розвязання таких задач: - здійснити аналіз функціонування систем синтезу мови;У вступі обґрунтовано актуальність апроксимації трансферних функцій з використанням методів, які основані на неперервних дробах для систем синтезу мови, показано її звязок із науковими програмами, сформульовано мету та задачі досліджень, наукову новизну і практичне значення отриманих результатів. У першому розділі наведено основні моделі та методи опрацювання та аналізу голосових сигналів, показано необхідність використання неперервних дробів для апроксимації трансферних функцій у моделях опрацювання та аналізу голосових сигналів. Визначено основні поняття теорії неперервних дробів, розглянуто поняття збіжності і розбіжності неперервних дробів на основі класичного підходу, показано звязок між класами неперервних дробів і графами. Оскільки, в цифровій моделі, яка основана на косинус перетворенні Фурє, коефіцієнти моделі часто є комплексними числами, то необхідно розглянути, як будуються неперервні дроби для апроксимації трансферних функцій цієї моделі. Неперервний дріб можна просумувати, тобто знайти його значення з будь-якою заданою точністю на всій площині комплексної змінної, використовуючи значення підхідних дробів, якщо визначати збіжність неперервних дробів за запропонованим критерієм.У роботі розвязано важливу науково-технічну задачу апроксимації трансферних функцій в системах синтезу мови з використанням неперервних дробів, що дозволило збільшити точність апроксимації, скоротити час, необхідний для апроксимації коефіцієнтів голосової моделі за рахунок розроблених алгоритмів. Здійснено порівняння різних підходів до синтезу мовних сигналів і встановлено, що для покращення точності і зменшення часу, необхідного на апроксимацію коефіцієнтів моделі синтезу мови, доцільніше для апроксимації трансферних функцій використовувати методи теорії неперервних дробів, а не існуючі підходи.

План
2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?