Izboljševanje kakovosti govornih posnetkov z modeli generativnih nasprotniških nevronskih omrežijPRELC, VASJA (Avtor) Dobrišek, Simon (Mentor) Izboljševalniki govoraSEGANWave-U-NetRSDOSlovenski jezik.V predstavljenem delu smo izvedli, preizkusili in ovrednotili učinkovitost izbranih računskih metod izboljšanja kakovosti govora v zvočnih signalih, pri čemer so bili uporabljeni govorni posnetki v slovenskem jeziku. Metode za izboljšanje kakovosti govora se običajno uporabljajo kot predhodni proces pri sistemih za samodejno razpoznavanje govora, saj se z odpravo motenj in šumov, primešanih govornemu signalu, zmanjša možnost napačnega razpoznavanja govora. Uporaba tovrstnih metod je nepogrešljiva predvsem pri aplikacijah za video klice. V okviru predstavljenega dela smo preizkusili dva modela generativnih nasprotniških nevronskih omrežij, in sicer model nevronskega omrežja SEGAN in model nevronskega omrežja Wave-U-Net. Oba modela smo z metodami strojnega učenja naučili in preizkusili z uporabo slovenske govorne zbirke, ki je bila pridobljena v okviru projekta Razvoj slovenščine v digitalnem okolju (RSDO). Uspešnost uporabljenih modelov in metod smo na koncu ovrednotili in primerjali z merami, ki se običajno uporabljajo za vrednotenje kakovosti zvočnih govornih posnetkov. Analizirali smo delovanje obeh uporabljenih metod in razlike v njuni zmogljivosti pri uporabi govornih posnetkov v slovenskem in angleškem jeziku.20222022-03-17 14:30:01Magistrsko delo/naloga135535VisID: 58421COBISS_ID: 101437187sl