Формантный синтез, конкатенативный синтез и статистические методы для TTS

Узнайте о традиционных методах преобразования текста в речь, появившихся до появления нейронных сетей в 2016 году. Изучите формантный синтез, конкатенативное синтез и статистический параметрический (на основе HMM) синтез — методы, которые проложили путь к современному нейронному синтезу речи. Это видео 5 из курса «Преобразование текста в речь и клонирование голоса» The Monster, цикла лекций, призванного дать вам глубокое понимание современных концепций синтеза речи. 🎯 КЛЮЧЕВЫЕ ТЕМЫ: Эволюция синтеза речи до глубокого обучения Как формантный синтез моделировал речевой тракт Как конкатенативное синтезирование сшивало записанные речевые единицы Развитие параметрического синтеза на основе HMM Почему голоса до появления нейронных технологий звучали роботизированно или слишком сглаженно Как эти классические методы проложили путь к нейронному синтезу текста и речи КОНСУЛЬТАЦИИ: 🚀 Консультации по музыке и аудио с использованием ИИ: https://valeriovelardoadvisor.com/ 📩 Получайте мой контент по музыке с использованием ИИ бесплатно в свой почтовый ящик: https://valeriovelardo.substack.com/ МАТЕРИАЛЫ КУРСА + ОБСУЖДЕНИЕ: Репозиторий GitHub: https://github.com/musikalkemist/tts-... Присоединяйтесь к сообществу The Sound of AI в Slack: https://valeriovelardo.com/the-sound-... (канал #tts-course) Содержание: 0:00 Введение 4:05 Формантный синтез 7:41 Формантный синтез: плюсы и минусы 12:18 Конкатенативное синтезирование 13:41 Конкатенация дифонов 15:10 Выбор единиц измерения 25:20 Конкатенативное синтезирование: плюсы и минусы 27:55 Статистический параметрический синтез (HMM) 38:57 TTS на основе HMM: плюсы и минусы 42:32 Сравнение традиционных TTS