title: End2End voice modelling
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кириченко Владимир Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kiricenko Vladimir Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Михайловский Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mihajlovskij Dmitrij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069189
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40230
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе мы исследовали задачу синтеза речи. Нами была получена новая параметризация звукового сигнала. Экспериментально было доказано, что используя спектрограммы вместе с этой параметризацией можно получить аудио, которое звучит более естественно, чем с алгоритмом Гриффина-Лима. Этот результат позволит избавиться от нейросетевых вокодеров, которые вычислительно дороги.
  Была обучена модель синтеза речи, которая состоит из модифицированной модели FastPitch, генерирующей спектрограммы, и оптимизации параметров на- шего представления сигнала, из которого мы получаем итоговое аудио.
  Также экспериментально было показано, что используя разные способы пред- сказания фазовой информации вместе со спектрограммой, не получается гене- рировать аудио, сопоставимые по качеству с человеческой речью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, we investigated the problem of text-to-speech synthesis. We obtained a new parametrization of the audio signal. It was experimentally proved that using spectrograms along with this parameterization it is possible to produce audio that sounds more natural than with the Griffin-Lim algorithm. This result will make it possible to get rid of neural vocoders, which are themselves computationally expensive.
  A speech synthesis model was trained, which consists of a modified FastPitch model generating spectrograms and optimization of the parameters of our signal representation.
  It was also experimentally shown that using different methods of predicting phase information together with a spectrogram, it is not possible to generate audio comparable in quality to human speech.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: синтез речи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка сигналов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text-to-speech synthesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: signal processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: End2End voice modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: End2End моделирование голоса
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40230/2/thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 429,75 kB
resources.filename: reviewSV_mihaylovsky22_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40230/3/reviewSV_mihaylovsky22_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 55,29 kB
resources.filename: reviewSV_st069189_Mihajlovskij_Dmitrij_Vladimirovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40230/4/reviewSV_st069189_Mihajlovskij_Dmitrij_Vladimirovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,69 kB