Core Concepts
Die Studie zielt darauf ab, die Betonung in der Sprach-zu-Sprach-Maschinenübersetzung zu verbessern, um die Qualität und das Engagement von Bildungsinhalten zu steigern.
Abstract
Die Studie konzentriert sich auf die Einführung eines Datensatzes mit Betonungsannotationen in indisch-englischer Sprache und einer Text-zu-Sprache-Architektur, um Betonung in die synthetische Sprache zu integrieren. Die Methodik umfasst die Erstellung eines Stressdatensatzes, Stresserkennungsmodelle, und die Anpassung einer TTS-Architektur. Die Ergebnisse zeigen Verbesserungen in der Stresserkennung und der Qualität der synthetischen Sprache. Die Studie schlägt zukünftige Arbeiten vor, um die Lücke zwischen Quell- und Zielsprache in der SSMT zu überbrücken.
I. EINLEITUNG
- SSMT umfasst ASR, MT und TTS.
- Prosodie ist entscheidend für natürliche Übersetzungen.
II. VORGESCHLAGENE METHODOLOGIE
- Erstellung eines Stressdatensatzes für indisch-englische Videovorlesungen.
- Stresserkennungsmodelle trainieren und anpassen.
- Anpassung der TTS-Architektur für Stressintegration.
III. EXPERIMENTELLES SETUP
- Stressdatensatz umfasst 10 Stunden gesprochener Sprache.
- Verwendung verschiedener akustischer Merkmale für Stresserkennung.
IV. ERGEBNISSE
- Stresserkennungsmodelle zeigen Verbesserungen in der Genauigkeit.
- TTS-Modelle mit Stressintegration erhalten höhere Bewertungen.
V. SCHLUSSFOLGERUNG
- Die Studie trägt zur Verbesserung von SSMT-Systemen bei.
- Zukünftige Arbeiten könnten sich auf die Vergleichbarkeit verschiedener TTS-Modelle und die Entwicklung besserer Bewertungsmetriken konzentrieren.
Stats
Die Stresserkennungsmodelle verbessern die Genauigkeit um 2-4%.
RFC erzielt bessere Ergebnisse als LPA und SVC.
Quotes
"Prosodie spielt eine entscheidende Rolle bei der Übertragung von Emotionen und Ausdruck in der gesprochenen Sprache."