(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024)
В данной статье рассматриваются особенности разработки систем преобразования текста в речь, а также описываются ключевые этапы реализации TTS-системы. Основной целью работы является описание и определение составных модулей, на основе которых была реализована TTS-система узбекского языка, использующая гибридную нейросетевую модель Tacotron2+ParallelWaveGAN. В рамках исследования проведены эксперименты и осуществлена оценка модели синтеза речи, которая составила 4,3 балла из 5, тогда как естественная речь была оценена на 4,7 балла по системе оценивания MOS. Основные результаты показывают, что сочетание моделей Tacotron2+ParallelWaveGAN генерирует более естественные звуковые аудио, в отличие от классической модели Tacotron2+WaveNet. Данные выводы и разработанная TTS-система могут быть использованы в ассистивных системах для людей с ограниченными возможностями. В завершении статьи обсуждаются решения, которые могут положительно повлиять на разработанную систему с точки зрения улучшения естественности и просодики генерируемых аудиофайлов.