Григорян, Костянтин Ашотович2023-06-282023-06-282022Григорян, К. А. Генеративно-змагальна нейронна мережа для перетворення тексту в мову : дипломна робота магістра / К. А. Григорян. – Одеса, 2022. – 46 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35575Останнiм часом iнтелектуальнi iнформацiйни системи все бiльше i бiльше проникають в життя людини та стають невiд’ємною частиною її повсякденного життя. Окремою галузю таких систем є голосовi помiчники, якi служать для пошуку необхiдної iнформацiї в Iнтернетi, коригування маршруту тощо. Незважаючи на розповсюдженнiсть, бiльшiсть голосових помiчникiв має суттевий недолiк: їхнi голоси занадто роботизованi, що робить їх використання не дуже зручним. Проблема роботизованностi машиного голосу актуальна не тiльки для голосових помiчникiв. Саме це заважає реалiзовувати автоматичну озвучку фiльмiв та мультфiльмiв: голоси не схожi на реальних персонажiв, не передають необхiдну iнтонацiю тощо. Не менш актуальним є застосування не роботизованого машиного голо- су для вивчення iноземних мов: такий пiдхiд дозволяє iмiтувати спiлкування з рiзними носiями мови. Рiшення, наявнi на ринку, на даний час в бiльшостi своєї або не мають необхiдного функцiоналу, надаючи, наприклад невелекий вибiр заздалегiдь готових голосiв, що значно звужує можливi сфери використання, або платнi та в закритому доступi. Не менш важливою є проблема шквидкостi донавчання iснуючих рiшень. Воно вимагає пiдготовку начального датасету дуже великого обсягу, що значно звужує можливi сфери використання.uk113 прикладна математикаосвiтня програма прикладна математикатекстмованейронна мережатренінгDiplomas