Personalizace systémů syntézy hlasu
| but.committee | prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen) Ing. Václav Šátek, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Brukner, Jan | en |
| dc.contributor.author | Luner, Michal | en |
| dc.contributor.referee | Černocký, Jan | en |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Tato práce si klade za cíl vytvořit model, který dokáže převést vstupní text na řeč cílového mluvčího. Základním stavebním kamenem je VITS model. Postup byl následující: získal se obecný český dataset, na kterém se natrénoval model neuronové sítě, jenž se poté využil pro generování audio nahrávek, které se vyhodnocovaly pomocí objektivních metrik. Následně se vytvořil personalizovaný dataset, na kterém se provedl fine-tuning modelu získaného v předchozím kroku. Opět se provedlo vyhodnocení kvality nahrávek. Výsledkem jsou dva personalizované modely. Model mužského mluvčího dosáhl v poslechových testech skóre 4.12/5 (MOS), model ženské mluvčí pak 3.02/5. Výsledky sub\-jektivních i objektivních metrik ukázaly, že postupem zvoleným v této práci je možné vyvinout model, který se svou kvalitou generovaných nahrávek blíží skutečné řeči. Přínosem této práce je, kromě personalizovaných modelů, i vytvoření vyhodnocovacího systému zpracování dat, které je možno uzpůsobit k evaluaci audio nahrávek z jiných mo\-de\-lů. Práce popisuje i způsob tvorby nového datasetu, který se může využít při tvorbě dalšího jiného datasetu v libovolném jazyce. | en |
| dc.description.abstract | This thesis aims to develop a model that can convert input text written in Czech into speech that closely resembles a target speaker. This work is based on the VITS text-to-speech neural network model. The workflow is as follows: a Czech dataset is acquired, the neural network is trained, the trained model is then used to generate audio samples, which are evaluated using several objective metrics. A personalized dataset is developed and used to fine-tune the model, and the evaluation process is repeated. As a result, two fine-tuned models were developed. The male model achieved a~MOS of 4.12, and the female model achieved a~score of 3.02. The scores prove that a base model fine-tuned using a personalized dataset can achieve results close to the original audio. The contribution of this thesis is, apart from the personalized models, the pipeline for audio evaluation and dataset development, which can be easily adjusted for tasks on different data. In addition, a detailed analysis of best practices applied during the development of new datasets is provided. | cs |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | LUNER, M. Personalizace systémů syntézy hlasu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 145045 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/212705 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | zpracování hlasu | en |
| dc.subject | signály | en |
| dc.subject | neuronové sítě | en |
| dc.subject | české text-to-speech systémy | en |
| dc.subject | tvorba datasetů | en |
| dc.subject | metriky vyhodnocení audia | en |
| dc.subject | ladění modelu | en |
| dc.subject | speech processing | cs |
| dc.subject | signals | cs |
| dc.subject | neural networks | cs |
| dc.subject | Czech text-to-speech | cs |
| dc.subject | dataset development | cs |
| dc.subject | audio evaluation metrics | cs |
| dc.subject | fine-tuning | cs |
| dc.title | Personalizace systémů syntézy hlasu | en |
| dc.title.alternative | Text-to-Speech Personalization | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-15 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-15-16:13:28 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 145045 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 21:00:01 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 13:22:43 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |