Analýza velikosti dat pro neurální syntézu řeči

Bc. Lukáš VLADAŘ

Master's thesis

Data Size Analysis for Neural Speech Synthesis

Abstract:

Hlavním cílem této práce je popsat, jaký vliv má množství použitých trénovacích dat na kvalitu syntetické řeči generované natrénovaným neurálním syntetizérem a jak lze kvalitu výsledné řeči ovlivnit použitím předtrénovaných neurálních modelů. Teoretická část práce popisuje základní přístupy použitelné pro umělé generování řeči, zvláštní pozornost je věnována především moderním metodám neurální syntézy řeči. Zmíněny jsou také možnosti hodnocení syntetické řeči. V praktické části jsou pak popsány experimenty, které byly provedeny s neurálním modelem VITS. V rámci těchto experimentů byly s využitím poslechových testů a objektivní míry MCD porovnávány modely, které se lišily jednak množstvím dat použitých k jejich natrénování, ale také způsobem inicializace parametrů při trénování.

Abstract:

The aim of this thesis is to describe the impact of the amount of used training data on the quality of the speech generated by a neural synthesizer. Another goal is to answer how the use of pretrained neural models can affect the quality of the final speech. The theoretical part of the thesis covers basic approaches applicable to artificial speech production, the main attention is given especially to modern methods of neural speech synthesis. Furthermore, some options of the synthetic speech evaluation are mentioned. The practical part describes experiments performed on the VITS neural model. During these experiments models trained using different amounts of data and different methods of parameter initialization were compared using listening tests and the MCD objective measure.

Keywords

syntéza řeči, TTS, VITS, trénovací data, transfer learning, poslechové testy

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 8. 2023

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Doc. Ing. Jindřich Matoušek, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Master programme / field:
Applied Sciences and Computer Engineering / Cybernetics and Control Engineering