Unified Language-Independent DNN-Based G2P Converter

Date issued

2019

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

International Speech Communication Association (ISCA)

Abstract

Představujeme jednotný model pro převod grafémů na fonémy založený na hlubokých neuronových sítích. Na rozdíl od obvyklých přístupů, které používají pro trénovaní slovník, používáme celé fráze, což nám umožňuje zachytit různé jazykové vlastnosti, např. spodobu znělosti přes hranici slov, bez nutnosti definovat specifika pro konkrétní jazyk. Vyhodnocení přístupu probíhá na třech různých jazycích - angličtině, češtině a ruštině. Každý z nich vyžaduje řešení specifických vlastností, a proto to obvykle vede k použití odlišných přístupů. První výsledky použití navrhovaného modelu prokazují, že je schopný se specifika jednotlivých jazyků naučit. Považujeme tedy model za jazykově nezávislý pro širokou škálu jazyků.

Description

Subject(s)

převod grafémy-fonémy, fonetická transkripce, hluboké neuronové sítě se zpětnou vazbou, syntéza řeči

Citation

JŮZOVÁ, M. TIHELKA, D. VÍT, J. Unified Language-Independent DNN-Based G2P Converter. In Proceedings of the 20th Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech 2019). Red Hook, NY: Curran Associates, Inc., 2019. s. 2085-2089. ISBN: 978-1-5108-9683-3 , ISSN: 2308-457X
OPEN License Selector