Цифровая лингводидактика: ресурсы и сервисы

2023/2024

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Кто читает: Департамент филологии

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Велединская Светлана Борисовна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 36

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с основными принципами и методами анализа и автоматического синтеза речевого сигнала, а также автоматического распознавания речи. Студенты получают представление об акустике речевого сигнала, учатся применять различные инструменты для его обработки и разметки. Также студенты знакомятся с существующими системами распознавания и синтеза речи и учатся применять их на практике.

Цель освоения дисциплины

Ознакомление с методами обработки сигнала.
Ознакомление с методами распознавания и синтеза речи
Освоение студентами систем и моделей синтеза и распознавания речи

Планируемые результаты обучения

имеет представление об акустической теории речеобразования, оперирует основными акустическими понятиями (частота, период, амплитуда, резонатор, спектр, гармоники, форманты, основной тон);
владеет навыками обработки сигнала: построение мгновенных спектров и сонаграмм, вычисление формант, разметка сигнала в программе Praat, манипуляция свойствами сигнала (амплитуда, основной тон);
ориентируется в основных методах синтеза речевого сигнала (компилятивный: субаллофонный, аллофонный, дифонный, слоговый, макросинтез, unit selection; параметрический, артикуляционный);
владеет навыками разработки звуковой базы для компилятивного синтеза
ориентируется в устройстве системы автоматического распознавания речи (АРР): акустическая модель, языковая модель, декодер;
владеет навыками извлечения из сигнала релевантных для АРР акустических признаков с использованием Kaldi или Python
понимает принципы создания произносительных словарей, ориентируется в методах и инструментах их разработки
владеет навыками применения систем АРР на практике, оценки качества распознавания

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Акустическая теория речеобразования.
Тема 2. Акустический анализ речевого сигнала.
Тема 3. История речевых технологий.
Тема 4. Направления синтеза речи.
Тема 5. Компилятивный синтез речи.
Тема 6. Автоматическая транскрипция и нормализация текста.
Тема 7. Общая информация о системах АРР.
Тема 8. Акустическое моделирование в системах АРР.
Тема 9. Языковое моделирование и словари в системах АРР.
Тема 10. Поиск правильного решения.

Элементы контроля

Аудиторная работа
Среднее арифметическое оценок за краткие ответы на вопросы лектора в начале занятия, полученных в течение семестра
Экзамен
Экзамен проводится в устной форме по билетам. В каждом билете два вопроса.
Практические задания
среднее арифметическое оценок за практические задания (работа в PRAAT/scipy, работа по компилятивному синтезу, работа в системе Kaldi)

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.3 * Аудиторная работа + 0.3 * Практические задания + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Иванова Анастасия Сергеевна

Программа дисциплины