velikost textu

Automatický expresivní čtený projev

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Automatický expresivní čtený projev
Název v angličtině:
Automatic Expressive Reading
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Bc. Jan Výkruta
Vedoucí:
Mgr. Jan Hajič
Oponent:
Mgr. Jindřich Libovický
Id práce:
208179
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Ústav formální a aplikované lingvistiky (32-UFAL)
Program studia:
Informatika (B1801)
Obor studia:
Obecná informatika (IOI)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
5. 9. 2019
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
Generativní modelování, prosodie, rozpoznávání řeči
Klíčová slova v angličtině:
Generative modeling, prosody, speech recognition
Abstrakt:
Abstrakt Expresivní čtení je jedním ze způsobů verbálního projevu. Obvykle bývá čte- ným textem próza nebo poezie. Zatím málo prací se zabývalo tím, co ovlivňuje expresivitu a jestli se dá vygenerovat pomocí počítače. LibriSpeech je velkým korpusem čtené prózy a poezie, a umožňuje nám otestovat generování expre- sivního čtení pomocí metod strojového učení. Soustředili jsme se na poezii, neboť obvykle vyžaduje větší expresivitu. Implementovali jsme metody, které mohu být využity k natrénování dalších modelů i k vytvoření nových dat, která mohou být použita v našich metodách na trénování. Dále jsme vytvořili roz- šiřitelnou aplikaci, která dostane báseň, předpoví její expresivní čtení a toto čtení vizualizuje. Navíc ještě přehraje audio nahrávku vygenerovanou pomocí Text-To-Speech systému. 1
Abstract v angličtině:
Abstract Expressive reading is one of possible oral presentations. The text being read is usually prose or poetry. Little has been done in research of what affects expressiveness and whether it can be generated by computers. LibriSpeech, a large scale corpus of read prose and poetry allows us to test generation of expressive reading using machine learning methods. We have focused on poetry as it is generally more expressive. We have prepared methods, that can be used to train more models as well as to prepare different data that could be fed in our learning methods. Moreover, we have developed an extendable application that takes a poem, predicts the reading, visualizes it and plays an audio record generated from the reading using a TTS system. 1
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Jan Výkruta 2.68 MB
Stáhnout Příloha k práci Bc. Jan Výkruta 737.15 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Bc. Jan Výkruta 52 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Jan Výkruta 62 kB
Stáhnout Posudek vedoucího Mgr. Jan Hajič 92 kB
Stáhnout Posudek oponenta Mgr. Jindřich Libovický 72 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. Ing. Petr Tůma, Dr. 152 kB