prikaz prve stranice dokumenta Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:519336
Strmečki Stakor, Lobel
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Strmečki Stakor, L. (2020). Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

Strmečki Stakor, Lobel. "Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

Strmečki Stakor, Lobel. "Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

Strmečki Stakor, L. (2020). 'Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.08.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

Strmečki Stakor L. Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 27.08.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

L. Strmečki Stakor, "Primjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519336
Podaci o radu
NaslovPrimjena metoda strojnog učenja za tvorbu hrvatskoga govora
Naslov (engleski)Machine Learning for Croatian Speech Synthesis
AutorLobel Strmečki Stakor
MentorMarin Vuković (mentor)
Član povjerenstvaMarin Vuković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDragan Jevtić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMiljenko Mikuc (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Strojna tvorba govora predstavlja vrlo važnu komponentu u komunikaciji čovjeka i računalnih sustava. Strojno učenje metoda je umjetne inteligencije koja se primjenjuje za rješavanje sve većeg broja problema. Zadnjih je godina strojno učenje, a posebice njegov dio duboko učenje, primjenu pronašlo i za izradu sustava strojne tvorbe govora. Takvi sustavi pokazali su obećavajuće rezultate za engleski jezik, te je u sklopu ovoga rada implementiran sustav koji tvori hrvatski jezik. U sklopu ovog rada opisana je i arhitektura sustava za strojnu tvorbu govora Tacotron 2 te je korištenjem sustava otvorenog koda Mozilla TTS implementirana strojna tvorba hrvatskoga jezika. Predstavljeni su rezultati učenja modela korištenjem dva različita skupa podataka te rezultati primjene prijenosnog učenja na postojeći model za engleski jezik.
Sažetak (engleski)
Machine speech formation is a very important component of human-computer communication. Machine learning is an artificial intelligence method that is being applied to solve a growing number of problems. In recent years, machine learning, and especially deep learning, has found an application for the development of text to speech systems. Such systems have shown promising results for the English language, and as part of this paper, a system that generates the Croatian language has been implemented. As part of this paper, the architecture of the Tacotron 2 machine for the formation of speech is described, and the machine creation of the Croatian language is implemented using the open-source system Mozilla.The learning outcomes of the model using two different data sets and the results of applying transferable learning to an existing English model are presented.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:519336
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 11:16:37