Síntesi basada en models ocults de Markov aplicada a l'espanyol i a l'anglès, les seves aplicacions i una proposta híbrida

Resumen

Avui en dia, la Interacció Home Màquina (IHM) és una de les disciplines més estudiades amb l'objectiu de millorar les interaccions humanes amb sistemes reals actuals i futurs. Cada vegada més gent utilitza més dispositius electrònics a la vida quotidiana Aquesta incursió electrònica es deu principalment a dues raons. D'una banda, la facilitat d'accés a aquesta tecnologia però d'altra banda, unes interfícies més amigables que permeten un ús més fàcil i intuitiu. Simplement fa falta observar els ordinadors personals d'avui en dia, les computadores de butxaca i inclús els telèfons mòbils. Tots aquests nous dispositius permeten que usuaris poc experimentats puguin fer ús de les tecnologies més punteres. D'altra banda, la inclusió de les tecnologies de la parla estan arribant a ser més comunes gràcies a què els sistemes de reconeixement i de síntesi de veu han millorat considerablement el seu funcionament i fiabilitat.L'objectiu final de les tecnologies de la parla és crear sistemes tan naturals com els éssers humans per tal de fer que el seu ús es pugui extendre a qualsevol racó de la vida quotidiana Els conversors de Text-a-Parla (o sintetitzadors) són un dels mòduls que més esforç investigador han rebut amb l'objectiu de millorar la seva naturalitat i expressivitat. L'ús de sintetitzadors s'ha ampliat durant els últims temps degut a l'alta qualitat aconseguida en aplicacions de domini restringit i el bon comportament en aplicacions de propòsit general. De totes formes, encara queda un llarg camí per recòrrer pel que respecta a la qualitat en aplicacions de domini obert. A més a més, algunes de les tendències dels sistemes sintetitzadors comporten reduir el tamany de les bases de dades, sistemes flexibles per adaptar locutors i estils de locució i sistemes entrenables.Aquesta tesi doctoral presentarà un sintetizador de veu basat en l'entorn probabilístic dels Models Ocults de Makov (MOM) que tractarà amb els principals temes estudiats a l'actualitat, tal com l'adaptació de l'estil del locutor, sistemes conversors de veu entrenables i bases de dades de tamany reduit. Es descriurà el funcionament convencional dels algoritmes i es propondran millores en diferents àmbits com per exemple l'expressivitat. A la vegada, es presenta un sistema híbrid punter que combina models estadístics i de concatenació de veu. Els resultats obtinguts mostren com les propostes d'aquest treball donen un pas endavant en l'àmbit de la creació de veu sintètica utilitzant models estadístics.