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轨道交通车载端到端语音合成
被引量:
1
1
作者
罗潇
刘悦
《机车电传动》
北大核心
2023年第6期122-128,共7页
高自然度的语音合成是车载人机交互进入高级智能化的基本要求之一。现阶段的轨道交通领域仍在广泛使用传统的低自然度语音合成算法,这与高速发展的智能化人机交互技术脱节。相比之下,端到端的深度学习语音合成算法凭借其近乎媲美人声的...
高自然度的语音合成是车载人机交互进入高级智能化的基本要求之一。现阶段的轨道交通领域仍在广泛使用传统的低自然度语音合成算法,这与高速发展的智能化人机交互技术脱节。相比之下,端到端的深度学习语音合成算法凭借其近乎媲美人声的自然度已经成为各领域语音合成的主流算法。文章介绍了一种适用于离线轨道交通车载环境的端到端深度学习语音合成算法,该算法的主观意见评分达到4.18,并且在车载嵌入式硬件平台英伟达Xavier上的实时率达到0.52。试验证明,该算法不仅在自然度等主观性能上远超传统语音合成算法,同时也具备在轨道交通离线车载环境下的工程实用性。
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关键词
轨道交通
车载人机交互
智能化
深度学习
端到端语音合成
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职称材料
题名
轨道交通车载端到端语音合成
被引量:
1
1
作者
罗潇
刘悦
机构
中车株洲电力机车研究所有限公司
出处
《机车电传动》
北大核心
2023年第6期122-128,共7页
文摘
高自然度的语音合成是车载人机交互进入高级智能化的基本要求之一。现阶段的轨道交通领域仍在广泛使用传统的低自然度语音合成算法,这与高速发展的智能化人机交互技术脱节。相比之下,端到端的深度学习语音合成算法凭借其近乎媲美人声的自然度已经成为各领域语音合成的主流算法。文章介绍了一种适用于离线轨道交通车载环境的端到端深度学习语音合成算法,该算法的主观意见评分达到4.18,并且在车载嵌入式硬件平台英伟达Xavier上的实时率达到0.52。试验证明,该算法不仅在自然度等主观性能上远超传统语音合成算法,同时也具备在轨道交通离线车载环境下的工程实用性。
关键词
轨道交通
车载人机交互
智能化
深度学习
端到端语音合成
Keywords
rail transit
vehicle-mounted human-machine interaction
intelligent
deep learning
end-to-end text-to-speech
分类号
U270.38*2 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
轨道交通车载端到端语音合成
罗潇
刘悦
《机车电传动》
北大核心
2023
1
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