Deep Learning alkalmazása a beszédszintézisben
Az elmúlt években a Deep Learning alapú megoldások számos területen az emberihez hasonló, vagy azt meghaladó eredményeket értek el, például kép- és beszédfelismerésben.
A DL egyik legújabb ága a generatív modellezéssel foglalkozik, melynek során a tanítóadatokhoz hasonló, új adatokat hozunk létre. A versengő hálózatok (Generative Adversarial Network, GAN) gondolata 2014-ben született meg, és azóta az alapötlet több ezer különböző megvalósítása látott napvilágot.
Dr. Csapó Gábor a HWSW digitális termékfejlesztési konferencián tartott és alább megtekinthető előadásában a beszédszintézis példáján keresztül mutatta be, hogyan alkalmazhatóak a GAN-ok gyakorlati problémák megoldására a hagyományos deep learning modellek mellett.
A DL egyik legújabb ága a generatív modellezéssel foglalkozik, melynek során a tanítóadatokhoz hasonló, új adatokat hozunk létre. A versengő hálózatok (Generative Adversarial Network, GAN) gondolata 2014-ben született meg, és azóta az alapötlet több ezer különböző megvalósítása látott napvilágot.
Dr. Csapó Gábor a HWSW digitális termékfejlesztési konferencián tartott és alább megtekinthető előadásában a beszédszintézis példáján keresztül mutatta be, hogyan alkalmazhatóak a GAN-ok gyakorlati problémák megoldására a hagyományos deep learning modellek mellett.
Deep Learning alkalmazása a beszédszintézisben
Még több videó