Googleが作成したデータベースの数千の記録を合成音声
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いようで近い将来、人間の相互作用が最小限にしなければならない。 少なくともこれらすべてはこちらからGoogleでは、例えば、収集することができるデータベースのデータを合成した英語スピーチによれば、会社のブログです。 このように、専門家に一歩でも近づくためのシステムの音声を再現れる区別のつかない人間になります。
音声合成に必要な生成するための音声信号から印刷テキストは、必要はありませんの人の記録にその声は、システムといえば全体のフレーズです。 最終モデルを十分に代表的なサンプルのデータ—およびそのシステムの決定にどのように多くの音素が必要で、さらに合成します。
どの音声記録を収集し、単一の大規模データセットす。 この場合の定性的に合成するの犯罪活用することができるほかの誰かの声が自分の勝手な目的です。 これを避けるために、専門家Googleが掲載されてデータベースの数千からの抜粋です。 読み使用68異なる合成音声です。 しかしながら、配列データのみご利用いただけ参加者の競争の自動スピーカーの検証します。 建設システムが自動的に差別化する音声合成します。
二年前のLyrebirdからモントリオールを作成した音声合成エンジンベエクスペディアをおすすめする、複合。 の音声システムは数秒のオーディオ録音の声が必要な人的あるいはオーディオスニペットします。 正確に模倣のボイスが可能となるニューラルネットワークを用に基づく人工知能-運営によると、同じ原則として神経ネットワーク、人間の脳です。 エクスペディアをおすすめする知識の特徴を人間の音声、そしてこれらのデータに利用されており、今の合成と人工的な声がします。
ただし、欠点が問題の理解度の語音声は、"音声資料"およびその他の兆しを指摘する声機です。
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