title: Processing of numbers and abbreviations for Russian Text-to-Speech synthesis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Толстунова Екатерина Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tolstunova Ekaterina Viktorovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пушкарев Антон Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Puskarev Anton Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Скрелин Павел Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Skrelin Pavel Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080154
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42918
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена проблеме нормализации числительных и сокращений в системах синтеза речи по тексту на русском языке. В исследовании проведен анализ различных подходов к решению данной проблемы, включая использование глубокого обучения, которое требует значительных вычислительных ресурсов и временных затрат. В связи с этим предлагается комбинация формальных правил и статистического классификатора CRF, которая обеспечивает более надежное и ресурсо-эффективное решение. Предложенный метод демонстрирует приемлемую точность (86%) в предсказании грамматической формы числительных и сокращений,  является более устойчивым к критическим ошибкам в определении основы, а также относительно прост в применении в реальной системе синтеза. Результаты исследования подтверждают эффективность предложенной системы и могут служить основой для дальнейших исследований в области нормализации текста и синтеза речи.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work addresses the problem of normalizing numbers and abbreviations in Russian Text-to-Speech synthesis systems. The study analyzes existing approaches to solving this problem, including the use of deep learning, which requires significant computational resources and time investment. In this regard, a combination of hand-constructed rules and the data-driven Conditional Random Fields is proposed, providing a more reliable and resource-efficient solution. The proposed method demonstrates acceptable accuracy (86%) in predicting the grammatical form of numbers and abbreviations, while being robust to critical errors in verbalising the lemma. It is also straightforward to implement in real-world text-to-speech synthesis systems. The research findings confirm the effectiveness of the proposed system and provide a basis for further investigation in the field of speech synthesis.
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: нормализация текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: русские числительные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графические сокращения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лингвистический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание грамматической формы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистический классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: условные случайные поля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: снятие неоднозначности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speech synthesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text normalization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian number names
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: abbreviations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: grammatical form prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: conditional random fields
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: disambiguation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Processing of numbers and abbreviations for Russian Text-to-Speech synthesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Восстановление полных форм числительных и сокращений для задач синтеза русского текста
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: PuskarevVKR.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42918/2/PuskarevVKR.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 486,47 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_puskarev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42918/3/reviewSV_otzyv_puskarev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 162,77 kB
resources.filename: reviewSV_soglasie_dannye.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42918/4/reviewSV_soglasie_dannye.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 169,1 kB