自然語言及語音處理項目式教程 實訓指導匯 實訓1-20 配置NLP環境 -基于PaddleSpeech實現新聞自動播報_第1頁
自然語言及語音處理項目式教程 實訓指導匯 實訓1-20 配置NLP環境 -基于PaddleSpeech實現新聞自動播報_第2頁
自然語言及語音處理項目式教程 實訓指導匯 實訓1-20 配置NLP環境 -基于PaddleSpeech實現新聞自動播報_第3頁
自然語言及語音處理項目式教程 實訓指導匯 實訓1-20 配置NLP環境 -基于PaddleSpeech實現新聞自動播報_第4頁
自然語言及語音處理項目式教程 實訓指導匯 實訓1-20 配置NLP環境 -基于PaddleSpeech實現新聞自動播報_第5頁
已閱讀5頁，還剩281頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

《自然語言處理技術》《自然語言處理技術》代碼88運行結果可以看出，合成語音的總詞數量為73個，正確詞數量為68個，準確率為93.15%，這意味著大部分單詞均被正確使用。語音識別軟件可以有效識別合成的語音，側面說明了合成語音的質量有效性。影響語音識別引擎準確率的因素有：音頻清晰度、自然度、韻律和語調等。用戶可以通過調整合成參數，降低噪音、回聲和失真等來提高合成音頻清晰度；通過調整音調、語速、音量等參數，以及使用更高質量的訓練數據來提高語音合成引擎的自然度；通過加入基于注意力的語音合成技術確保音頻的韻律、語調、停頓等，從而與自然語言相符。為更有針對性地優化合成語音，可以實時監測語音識別引擎的準確率，并根據出現問題的音頻段進行調整，不斷提高合成音頻的質量和語音識別引擎的準確率。實訓小結技術點自評達標未達標能夠通過PaddleSpeech中的Frontend類進行文本前端處理能夠通過PaddleSpeech中的FastSpeech2類構建聲學模型，并加載預訓練模型參數能夠使用PaddleSpeech中的PWGGenerator類構建ParallelWaveGAN聲碼器能夠將最終合成結果進行播放與保存，并測試生成語音結果的準確率

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論