Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/233379
Заглавие документа: Overview of speech synthesis using LSTM neural networks
Авторы: Navickas, G.
Korvel, G.
Bernataviciene, J.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2019
Издатель: Minsk : BSU
Библиографическое описание источника: Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 257-261.
Аннотация: Currently, the most popular speech recognition systems are based on unit selection - decision tree algorithms. In literature, new speech synthesis methods based on Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM) are proposed. In this paper, an overview of speech synthesis and their realization called LSTM is given. Directions for further investigations are high-lighted
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/233379
ISBN: 978-985-566-811-5
Располагается в коллекциях:2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
257-261.pdf371,56 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.