Die offene Sprachsynthese-Plattform RHVoice 1.6.0 wurde ver\u00f6ffentlicht. Urspr\u00fcnglich f\u00fcr die qualitativ hochwertige Unterst\u00fctzung der russischen Sprache entwickelt, wurde sie sp\u00e4ter auch f\u00fcr andere Sprachen adaptiert, darunter Englisch, Portugiesisch, Ukrainisch, Kirgisisch, Tatarisch und Georgisch. Der Code ist in C++ geschrieben und wird unter der LGPL 2.1-Lizenz vertrieben. Es wird Unterst\u00fctzung f\u00fcr GNU\/Linux, Windows und Android angeboten. Das Programm ist mit g\u00e4ngigen TTS-Schnittstellen (Text-to-Speech) zur Umwandlung von Text in Sprache kompatibel: SAPI5 (Windows), Speech Dispatcher (GNU\/Linux) und Android Text-To-Speech API, kann jedoch auch im Screenreader NVDA verwendet werden. Die Sch\u00f6pferin und Hauptentwicklerin von RHVoice ist Olga Jakowlewa, die das Projekt trotz vollst\u00e4ndiger Erblindung weiterf\u00fchrt. <\/p>\n
In der neuen Version wurden 5 neue Sprachvarianten f\u00fcr die russische Sprache hinzugef\u00fcgt. Unterst\u00fctzung f\u00fcr die albanische Sprache wurde implementiert. Das W\u00f6rterbuch f\u00fcr die ukrainische Sprache wurde aktualisiert. Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Sprachsynthese von Emoji-Symbolen wurde erweitert. Dar\u00fcber hinaus wurden Fehler im Android-Anwendung behoben, der Import benutzerdefinierter W\u00f6rterb\u00fccher vereinfacht und Unterst\u00fctzung f\u00fcr Android 11 hinzugef\u00fcgt. Das Kernsystem des Engines erhielt neue Einstellungen und Funktionen, darunter g2p.case, word_break und Unterst\u00fctzung f\u00fcr Equalizer-Filter. <\/p>\n
Bitte beachten Sie, dass RHVoice auf Entwicklungen des HTS-Projekts (HMM\/DNN-basiertes Sprachsynthesesystem) und dem parametrischen Syntheseverfahren mit statistischen Modellen (Statistical Parametric Synthesis auf Basis von HMM \u2014 Hidden Markov Model) basiert. Der Vorteil des statistischen Modells sind die niedrigen Overhead-Kosten und der geringe Bedarf an CPU-Leistung. Alle Operationen werden lokal auf dem System des Nutzers durchgef\u00fchrt. Es werden drei Qualit\u00e4tsstufen f\u00fcr die Sprachausgabe unterst\u00fctzt (je niedriger die Qualit\u00e4t, desto h\u00f6her die Leistung und k\u00fcrzer die Reaktionszeit). <\/p>\n
Ein Nachteil des statistischen Modells ist die relativ niedrige Sprachqualit\u00e4t, die nicht das Niveau von Synthesizern erreicht, die Sprache auf Basis von Kombinationen nat\u00fcrlicher Sprachfragmente generieren. Dennoch ist das Ergebnis recht verst\u00e4ndlich und erinnert an die \u00dcbertragung einer Aufnahme \u00fcber einen Lautsprecher. Zum Vergleich: Das Silero-Projekt bietet eine offene Engine f\u00fcr Sprachsynthese, die auf Technologien des maschinellen Lernens basiert, sowie eine Modellreihe f\u00fcr die russische Sprache, die in puncto Qualit\u00e4t RHVoice \u00fcbertrifft. <\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e 13 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e — 5. \u0413\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438. \u0412 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0414\u043b\u044f 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