{"id":2973,"date":"2022-08-14T06:22:45","date_gmt":"2022-08-14T06:22:45","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2973"},"modified":"2022-08-14T06:22:45","modified_gmt":"2022-08-14T06:22:45","slug":"sintesis-de-voz-basada-en-modelos-markovianos-ocultos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2973","title":{"rendered":"S\u00edntesis de voz basada en modelos markovianos ocultos"},"content":{"rendered":"\n

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Profesores<\/strong>: Dr. John Goddard Close<\/a> y Fabiola Margarita Mart\u00ednez Licona<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>: La s\u00edntesis de voz es la producci\u00f3n artificial del habla humana, y un sintetizador de habla es el sistema computacional que lo realiza. Usualmente el sintetizador de habla se encuentra como la parte final (back-end<\/em>) de un sistema del texto-a-habla (TTS). Para ir del texto al habla en un TTS, el back-end tiene que producir una forma de onda sintetizada de la voz usando informaci\u00f3n ling\u00fcistica del texto. Hay varias arquitecturas que se han utilizado para lograr la onda sintetizada: s\u00edntesis articulatoria, s\u00edntesis de formantes, s\u00edntesis concatenativa, y s\u00edntesis basada en modelos markovianos ocultos (HMM). Mientras que los sistemas comerciales actuales usualmente usan s\u00edntesis concatenativa, en los \u00faltimos a\u00f1os la s\u00edntesis basada en HMM (tambi\u00e9n conocido como s\u00edntesis basada en par\u00e1metros estad\u00edsticos) ha ido ganando importancia por el potencial que ofrece. Previamente los HMM han jugado un papel importante en el reconocimiento autom\u00e1tico del habla (RAH).Los HMM son empleados para modelar y generar informaci\u00f3n sobre el espectro, la frecuencia fundamental, y la duraci\u00f3n del habla. La informaci\u00f3n parametrizada es suficiente para generar la forma de onda correspondiente. Una ventaja que presenta el modelo es que usa poco espacio de almacenamiento comparado con la s\u00edntesis concatenativa. Este proyecto pretende desarrollar un sistema de s\u00edntesis de voz basada en HMM para el espa\u00f1ol.<\/p>\n\n\n\n

Objetivo general<\/strong><\/p>\n\n\n\n