โลโก้
ยูเนี่ยนพีเดีย
การสื่อสาร
ดาวน์โหลดได้จาก Google Play
ใหม่! ดาวน์โหลด ยูเนี่ยนพีเดีย บน Android ™ของคุณ!
ฟรี
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
 

การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง

ความแตกต่างระหว่าง การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

การสังเคราะห์เสียงพูด vs. แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

ซอฟต์แวร์สังเคราะห์เสียง เป็นเทคโนโลยีที่สามารถสร้างเสียงคำพูดใดๆ ได้ตามความต้องการ ซึ่งในการใช้งานส่วนใหญ่จะต้องใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีด้านการประมวลผลภาษา (Language Processing Technology) ทำให้ได้เทคโนโลยีสังเคราะห์เสียงจากข้อความ (Text-to-Speech Synthesis: TTS) ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับข้อความภาษาไทย เพื่อหาวิธีอ่านข้อความแล้วแปลงข้อความจากตัวหนังสือภาษาไทยให้เป็นเสียงพูดภาษาไทย ซอฟต์แวร์สังเคราะห์เสียงพูดภาษาไทยคุณภาพสูงสามารถสังเคราะห์เสียงพูดภาษาไทยได้ทุกคำ เนื่องจากมีส่วนวิเคราะห์คำอ่านที่สามารถวิเคราะห์ได้แม้แต่คำที่ไม่เคยปรากฏในพจนานุกรม นอกจากนี้ผู้ใช้สามารถเพิ่มคำเฉพาะเช่นชื่อบุคคล พร้อมทั้งกำหนดคำอ่านได้อย่างอิสระ เพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถแปลงข้อความมาเป็นเสียงพูดได้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างเป็นซอฟต์แวร์ไลบรารี่ที่สะดวกสำหรับผู้นำไปพัฒนาต่อ. แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น (Hidden Markov model (HMM)) เป็นแบบจำลองมาร์คอฟทางสถิติโดยมีสมมติฐานว่าระบบจำลองนั้นเกิดกระบวนการมาร์คอฟกับสถานะที่ยังไม่ได้สังเกตการณ์(ซ่อนอยู่) แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นอาจมองง่ายๆว่าเป็นเครือข่ายแบบเบย์พลวัต นักวิทยาศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาแบบจำลองนี้คือ ลีโอนาร์ด ดี.

ความคล้ายคลึงกันระหว่าง การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)

รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้

การเปรียบเทียบระหว่าง การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

การสังเคราะห์เสียงพูด มี 1 ความสัมพันธ์ขณะที่ แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น มี 4 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (1 + 4)

การอ้างอิง

บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง การสังเคราะห์เสียงพูดและแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:

Hey! เราอยู่ใน Facebook ตอนนี้! »