Konventionella metoder för statistisk parametrisk talsyntes använder vanligen beslut träd-klusterad kontextberoende dolda Markov modeller (HMMs) för att representera sannolikhet densiteter för talparametrar givna texter. Talparametrar genereras från sannolikheten densiteter för att maximera deras utdata sannolikheter, sedan en tal vågform rekonstrueras från de genererade parametrarna. Detta tillvägagångssätt är tämligen effektivt men har ett par begränsningar, t.ex. Beslutsträd är ineffektiva för att modellera komplexa sammanhang beroenden. I detta dokument undersöks ett alternativt system som bygger på ett djupt neuralt nätverk (DNN). Förhållandet mellan ingångstexter och deras akustiska insikter modelleras av en DNN. Användningen av DNN kan åtgärda vissa begränsningar av den konventionella metoden. Experimentella resultat visar att de DNN-baserade systemen överträffade de HMM-baserade systemen med liknande antal parametrar.
Till exempel använder REF DNN för att lära sig förhållandet mellan inmatningstexter och utdragsfunktioner i stället för beslutsträdsbaserad tillståndsbindning.
Statistical parametric speech synthesis using deep neural networks
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}